本文综述机器学习在恶意软件与网络攻击检测中的应用，涉及CNN、RNN、SVM、XGBoost等算法，准确率可达99%。研究涵盖UNSW-NB15数据集的类不平衡与重叠问题、混淆恶意软件、勒索软件、安卓恶意软件、量子机器学习框架及加密恶意流量检测，并比较静态与动态特征的效果。