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深度學習賦能的惡意代碼攻防研究已經成為網絡安全領域中的熱點問題。當前還沒有針對這一熱點問題的相關綜述，為了及時跟進該領域的最新研究成果，本文首先分析并總結了惡意代碼攻擊的一般流程。基于該攻擊流程，本文對深度學習的賦能攻擊點和賦能防御點進行了定位，將深度學習助力攻擊的技術分為5類：（1）基于對抗樣本生成的自動化免殺;（2）基于自然語言生成的自動化網絡釣魚;（3）基于神經網絡的精準定位與打擊;（4）基于生成對抗網絡的流量模仿;（5）基于黑盒模型的攻擊意圖隱藏，并將深度學習助力防御的新型技術分為3類（1）基于深度學習的惡意代碼查殺;（2）自動化網絡釣魚識別;（3）深度學習賦能的惡意行為檢測;其次，基于以上分類，本文對惡意代碼攻防研究中的前沿技術進行了綜述，并從技術原理、實際可行性、發展趨勢等不同的角度對這些技術進行了深入剖析;再者，由于深度學習的伴生安全問題與其在惡意代碼攻防領域的賦能安全問題緊密相關，本文對其中代表性的模型后門攻害與防御的相關技術也進行了關注;之后，本文分析并總結了當前深度學習賦能的惡意代碼攻防研究領域中的主要研究方向，并對其未來的發展趨勢進行了討論;最后，深度學習賦能的惡意代碼攻防研究才剛剛起步，基于惡意代碼攻擊鏈的更多可能的賦能攻擊與防御點有待研究者繼續探索和發掘。此外，深度學習助力惡意代碼攻防的一大挑戰是數據的限制如何建立有效、公開的數據集供研究者使用，這也是常值得思考和研究的問題。
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