利用AI+大数据的方式分析恶意样本（十五）

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硕士答辩
- 1 恶意代码检测主要是动静结合，基于静态分析的检测是否存在边界？
- 2 恶意代码识别的关键是其变种、加壳、混淆等经过对抗检测后生成的样本，利用深度置信网络进行分类后的泛化能力怎么样？（就是问有没有找别的数据集来进行验证）
- 3 基于什么样的动机或者设计，选择深度信念网络？
- 4 有没有跟别人的工作进行对比？
- 5 如何将反汇编文件转换为图像的纹理特征
- 6 有没有可能不将其转为asm文件，也可转化为图像
- 一些思考
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- 1：对于同一代码，可能不同的人有不同的观点，有人认为是恶意的，有人认为不是恶意的，相应地标注数据集中可能出现矛盾，此时如何处理？谈谈你的思路。
- 2：对于使用（调用）恶意代码的代码是否是认为是恶意代码？为什么？相应地，如何区分恶意代码的恶意和利用恶意代码的代码的恶意࿱

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