[发明专利]一种基于深度学习的恶意样本检测方法及系统

摘要

本发明实施例涉及网络安全技术领域，公开了一种基于深度学习的恶意样本检测方法及系统，该方法包括：将样本数据转换为二维矩阵数据；采用CNN训练二维矩阵数据，得到全连接层；对全连接层进行特征分类，得到特征分类模型；基于特征分类模型进行恶意样本检测。本发明实施例采用卷积神经网络对构造的正常样本及恶意样本的样本数据进行训练，得到可明确鉴别正常样本与恶意样本的特征分类模型，从而摒弃了传统的鉴定正常样本并对正常样本放行的方式，更为准确地检测出恶意样本，在确保了安全性的前提下提高了检测准确性。