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护网行动是以公安部牵头的，用以评估企事业单位的网络安全的活动。具体实践中。公安部会组织攻防两方，进攻方会在一个月内对防守方发动网络攻击，检测出防守方（企事业单位）存在的安全漏洞。通过与进攻方的对抗，企事业单位网络、系统以及设备等的安全能力会大大提高。“护网行动”是国家应对网络安全问题所做的重要布局之一。“护网行动”从2016年开始，随着我国对网络安全的重视，涉及单位不断扩大，越来越多的单位都加入到护网行动中，网络安全对抗演练越来越贴近实际情况，各机构对待网络安全需求也从被动构建，升级为业务保障刚需。本文有些hvv的培训资料，需要更多还可发信息

机器学习算法检测恶意代码

本文研究了机器学习算法在主机恶意代码检测中的主流技术途径。讨论了静态分析和动态分析两种模式下的检测方案，涵盖了恶意代码样本采集、特征提取与选择以及机器学习算法分类模型的建立等关键要点。论文还对基于机器学习的恶意代码检测的未来工作和挑战进行了梳理，为下一代恶意代码检测技术的设计和优化提供了重要的参考

恶意代码变种识别系统的技术研究

本文是一篇抗混淆恶意代码变种识别的技术研究文章，传统的恶意代码检测分析已经无法满足现状了，此文章指出了其不足，并说明变种恶意代码在当下的研究重难点，提出了一种抗混淆的恶意代码变种识别方法，提高了对恶意代码变种的识别能力，达到了很好的预期效果

一种基于行为学习的恶意代码检测方法

一篇基于行为学习的恶意代码检测方法技术研究，传统的恶意代码检测分析无法满足现状，本文致力于解决变种恶意代码、未知威胁行为恶意分析，并使用学习算法模型进行训练测试，实验结果能反映恶意代码的行为和意图本质，能够准确识别恶意代码

基于机器学习的内核恶意代码检测研究

一篇基于机器学习的内核恶意代码检测研究，传统的恶意代码检测分析已经无法满足现状了，本文指出了其不足，并使用机器学习算法模型进行训练测试，通过一些特征检测达到了很高的准确率

一篇基于机器学习的网页恶意代码检测方法研究文章

关于机器学习网页恶意代码检测方法研究文章，通过机器学习算法模型用对抗样本进行学习，模型训练等，经训练后能检测出大部分恶意代码，达到了很高的准确率

恶意代码变种识别系统的技术研究

一篇抗混淆恶意代码变种识别的技术研究文章，传统的恶意代码检测分析已经无法满足现状了，此文章指出了其不足，并使用机器学习算法模型进行训练和测试等，达到了很好的预期效果