摘要
随着互联网和移动设备的普及，恶意软件的数量和种类急剧增加，对网络安全构成了严重威胁。
传统的恶意软件检测方法，如基于签名的检测和基于启发式的检测，难以应对恶意软件不断变化的形态和复杂的攻击手段。
深度学习作为一种强大的机器学习技术，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，也为恶意软件检测提供了新的思路和方法。
本文综述了基于深度学习的恶意软件检测技术的研究现状，首先介绍了恶意软件和深度学习的相关概念，然后从特征提取、模型构建、检测性能等方面对现有研究成果进行了归纳和分析，最后总结了该领域面临的挑战和未来的发展趋势。
关键词：恶意软件检测，深度学习，特征提取，深度神经网络，文献综述
近年来，恶意软件的数量呈爆炸式增长，攻击手段日益复杂，对个人信息安全、企业数据安全乃至国家网络安全构成严重威胁。
传统的恶意软件检测方法，如基于签名的检测方法和基于启发式的检测方法，在面对新型恶意软件时存在局限性。
基于签名的检测方法依赖于已知的恶意软件特征码，无法有效检测未知恶意软件；基于启发式的检测方法通过模拟恶意行为进行检测，容易产生误报和漏报。
深度学习作为一种新兴的机器学习技术，具有强大的特征学习和模式识别能力，为解决传统恶意软件检测方法面临的挑战提供了新的思路。
基于深度学习的恶意软件检测方法无需人工提取特征，可以自动从海量数据中学习恶意软件的本质特征，从而实现对未知恶意软件的有效检测。
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