深度学习驱动的病毒检测：朴素贝叶斯的实践

在当今数字化时代，病毒的传播已成为一个全球性的问题。为了应对不断进化的病毒威胁，研究人员一直在寻找高效准确的病毒检测方法。深度学习技术以其强大的模式识别能力而备受关注，并在各种领域展现出出色的成果。本文将介绍如何利用朴素贝叶斯算法作为病毒检测的基础，并展示相应的源代码。

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。在病毒检测中，我们可以使用朴素贝叶斯算法来判断一个文件是否为病毒。

首先，我们需要准备一个包含已知文件的训练集。这些文件应该被正确标记为病毒或非病毒。我们将使用这些文件的特征来训练朴素贝叶斯分类器。在实际应用中，常用的文件特征包括文件的二进制表示、文件大小、文件类型等。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用朴素贝叶斯算法进行病毒检测：

import os

# 创建训练集
training_set = []
training_labels = []

# 加