人工智能的深度学习是机器学习的一个高级分支，也被称为“神经网络”，因为它与人类大脑的工作方式如出一辙。高级认知任务在人类大脑的外部皮层进行，而我们有数十亿个的神经元，这些神经元可以通过各种类型的数据进行学习。由于深度神经网络是机器学习中的第一算法单元，不需要手动工程特征，因此这是深度学习的伟大革命。不仅不需要手动工程，它们还可以通过对原始数据处理高层次特征进行处理，自主学习识别对象，这种方式和人类大脑通过感官输入处理原始原始数据进行学习十分相似。
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当应用到网络安全时，在没有任何人工干预下，如预先告诉它这个文件是恶意还是合法的，深度学习的核心引擎一直在这种情况下不断学习升级，在检测首次发现的恶意软件时，与传统机器学习相比，基于深度学习的解决方案呈现出十分突破性的成果。
在基于公开已知的数据库的端点的真正环境测试中，移动和APT恶意软件的检测率也十分显著。例如，基于深度学习的解决方案对大幅和轻微修改的恶意代码的检测识别率超过99%。这些结果与深度学习在其他领域的表现是一致的，如计算机视觉、语音识别和文本理解。