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<p>论文答辩自我陈述
尊敬的评审委员会，大家好！
我是本次论文答辩的学生，我很荣幸能在此向您们展示我的研究成果。在这里，我愿意将我的研究成果与您们分享并学习到来自各位专家的宝贵意见。
研究背景
在现代信息技术迅速发展的时代，计算机和通信技术的应用越来越广泛，网络攻击也异军突起。随着移动互联网的普及和云计算的盛行，网络安全问题变得越来越突出。其中，恶意代码作为网络攻击的一大利器，对网络安全造成了巨大的威胁。
恶意代码是一种能够在未经许可的情况下进入计算机系统的程序。该程序可破坏计算机系统的稳定运行、窃取计算机内的数据或传输计算机系统内的数据。随着网络攻击的日益增多和恶意代码的不断演进，恶意代码检测技术越来越成为互联网安全的关键技术之一。而深度学习技术，作为一种自动化学习的技术，近年来被广泛应用于恶意代码检测领域，取得了较为突出的成果。
研究内容
本次研究将深度学习技术应用于恶意代码检测，并依据不同的分类方法，构建了基于卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的两个检测模型。在训练模型的数据集中，我们使用Contagio数据集和Malware数据集作为训练数据集，并使用第三方在线反恶意代码分析工具VirusTotal对训练集中的样本进行了分类。
在实验中，我们比较了两个模型在三种不同的数据集上的表现：Contagio数据集、Malware数据集和Realdata数据集。在三个数据集中，CNN模型和LSTM模型的分类准确率均在90%以上。其中，LSTM模型在Realdata数据集上表现超过CNN模型，并取得了较好的分类效果。实验结果表明，深度学习技术在恶意代码检测方面有良好的应用前景，并且我们的分类模型在实际应用中具有较高的可信度和准确性。
论文收获
在本次研究中，我深入学习了深度学习技术，并在恶意代码检测领域取得重要进展。通过实验数据的分析和总结，我发现在恶意代码检测领域中，深度学习技术具有较强的应用潜力，而CNN和LSTM这两种深度学习技术在恶意代码检测中具有较好的实际应用价值。研究还表明，在恶意代码检测领域中数据集的选择是非常重要的，应根据实际情况选择较为适合的数据集。
总的来说，本次研究使我更深入地了解了深度学习技术，并提高了我在恶意代码检测领域的实践能力。同时通过文献阅读和学习资料的整理与总结，为我今后的科研和学习提供了很好的指导。
论文不足之处
尽管本次研究取得了一定的成果，但在实际研究过程中，也存在一些不足之处。首先，由于数据集的限制，实际的恶意代码检测使用中还有很大的提升空间。其次，我们的实验是在一台普通服务器上实现的，由于硬件设备的限制，实验效果还有待进一步提高。最后，本次研究只是初步探索了深度学习技术在恶意代码检测领域的应用，还需要进一步加强理论研究，在实际应用中进一步完善该技术。
结论
通过本次研究和实验，我们证明了深度学习技术在恶意代码检测领域中有广泛的应用前景。在恶意代码检测领域中，我们使用了CNN和LSTM两种深度学习技术来构建分类模型，实验表明，LSTM模型在实际应用中具有较高的分类准确率和可靠性。未来，我们将致力于完善研究的理论体系，并将深度学习应用于更多恶意代码检测领域的实际应用。</p>