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恶意代码攻击已经成为互联网最重要的威胁之一,并且现存的恶意代码数据庞大,特征多样。为了更好地提取恶意代码特征以及掌握恶意代码的行为,提出了基于注意力机制的Attention-CNN恶意代码检测模型。首先结合卷积神经网络(CNN)和注意力机制,构建了Attention-CNN恶意代码检测模型;然后将恶意代码转化为灰度图像作为模型输入,通过对Attention-CNN模型训练及测试得到恶意代码对应的注意力图以及检测结果;最终将从恶意代码注意力图中提取的重要字节序列用于人工分析,以揭示恶意代码的相关行为。实验结