Leveraging LSTM and GAN for Modern Malware Detection

恶意软件的繁荣是网络空间中与气候变化对生态系统的危险相当的问题。在全球社区大力投资于网络安全技术和员工培训的情况下，我们已经陷入了与网络安全威胁的永恒战争。恶意软件的多种形式和变化不断推动着网络安全从业者采用各种方法来应对这个问题，如检测和缓解。一些老式的方法，如基于签名的检测和行为分析，对恶意软件类型的快速演变适应较慢。因此，本文建议利用深度学习模型、LSTM网络和GAN来提高恶意软件检测的准确性和速度。作为一种快速增长、先进的技术，利用原始字节流数据和深度学习架构，人工智能技术提供比传统方法更好的准确性和性能。LSTM和GAN模型的集成是用于合成数据的技术，从而扩展训练数据集，进而提高检测准确性。本文使用包含超过一百万个恶意软件样本的VirusShare数据集作为所提出模型的训练和评估集。通过彻底的数据准备，包括标记化、增强等模型训练，LSTM和GAN模型在任务中表现出比直接分类器更好的性能。研究结果表明，深度学习的效率在积极的网络安全防御中起着决定性的作用，准确率达到了98%。此外，本文还研究了集成学习和模型融合方法的输出，作为减少偏差和提高模型复杂性的一种方式。

提高恶意软件检测的准确性和速度

利用深度学习模型，LSTM网络和GANs，通过合成数据来扩展训练数据集，提高检测准确性

使用VirusShare数据集进行训练和评估，通过令牌化、增广等数据准备方式，LSTM和GAN模型在任务中表现更好，实验结果达到98%的准确率，采用集成学习和模型融合方法来减少偏差和提高模型复杂度

最近的相关研究包括：《A Survey of Deep Learning Techniques for Cybersecurity》、《Deep Learning for Malware Detection: A Survey》