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基于卷积神经网络的恶意代码变种检测技术：原理、应用与优化
一、引言
1.1研究背景与意义
随着信息技术的飞速发展，网络已经深度融入到社会生活的各个层面，从个人日常办公、生活娱乐，到企业的运营管理、国家关键基础设施的运行，都高度依赖网络环境的安全稳定。然而，恶意代码作为网络安全的重大威胁之一，其变种的不断涌现给网络安全带来了前所未有的挑战。
恶意代码变种是指在原始恶意代码的基础上，通过各种技术手段如代码混淆、加壳、变形等，改变自身的特征和表现形式，从而逃避传统安全检测机制的检测。恶意代码变种的危害是多方面且极其严重的。在个人层面，它可能导致个人设备中的数据泄露，如个人隐私信息、财务数据等，给用
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