融合CNN 与XGBoost 的恶意代码智能识别研究

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摘要：为了更好地识别网络中的恶意代码，本研究提出了一种融合卷积神经网络（CNN） 和极端梯度提升（XGBoost） 技术的恶意代码智能识别系统。该系统利用卷积神经网络提取恶意代码的图像特征，并采用极端梯度提升算法进行分类。实验结果表明，该系统在测试集上取得了99.0%的精确率、97.4%的召回率和97.8%的F1值，显著优于对比算法，有效提升了恶意代码识别的精度。（剩余7137字）

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