[发明专利]一种样本生成方法及装置有效
| 申请号： | 201811465635.3 | 申请日： | 2018-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN109598334B | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 邹权臣;马金鑫;张利;吴润浦;王欣 | 申请（专利权）人： | 中国信息安全测评中心 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F11/36 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王宝筠 |
| 地址： | 100085 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种样本生成方法及装置，将预先采集的训练集中的数据输入神经网络模型，得到样本生成模型，神经网络模型为采用了注意力机制的神经网络模型；将预先采集的测试集中的数据输入样本生成模型，生成样本。本发明采用了注意力机制的神经网络模型，使得神经网络模型能够对输入数据中的字符赋予不同的权重，从而更有选择性地学习输入数据中的数据信息，找到输入数据中与本次输出数据相关性较高的数据，最终得到高精度的深度学习模型，且训练损失较小，而高精度的深度学习模型生成的样本也必然具有更高的合法性和多样性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 样本 生成 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种样本生成方法，其特征在于，包括：将预先采集的训练集中的数据输入神经网络模型，得到样本生成模型，所述神经网络模型为采用了注意力机制的神经网络模型；将预先采集的测试集中的数据输入所述样本生成模型，生成样本；其中，所述样本为对目标软件进行模糊测试所需的样本，所述训练集中的数据和所述测试集中的数据为能被所述目标软件读取的数据。
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