基于深度学习的恶意代码检测系统技术解析

随着恶意软件数量的指数级增长，传统的基于特征码的检测技术已难以应对高级威胁。本文解析一个基于深度学习的恶意代码检测系统实现方案，结合静态分析与机器学习技术，展示从数据采集到模型部署的完整流程。

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系统架构设计

系统采用模块化设计，主要包含以下核心组件：

1. 数据采集模块（download_dataset.py）

2. 特征工程模块（extract_features.py）

3. 模型训练模块（train_model.py）

4. 检测引擎模块（detector.py）

5. GUI交互系统（main_window.py）

核心模块技术解析

1. PE文件深度特征提取

# extract_features.py 节选
class FeatureExtractor:
    def _extract_pe_features(self, file_path):
        pe = pefile.PE(file_path)
        features = {
            "machine_type": pe.FILE_HEAD