[发明专利]基于对抗训练的恶意软件开放集家族分类方法和装置有效
| 申请号： | 202010741391.8 | 申请日： | 2020-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN112001424B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 孙玉霞;任羽;翁健 | 申请（专利权）人： | 暨南大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N3/0464;G06N3/084;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06F18/24;G06F18/214 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 郑浦娟 |
| 地址： | 510632 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于对抗训练的恶意软件开放集家族分类方法和装置，首先获取训练样本的特征图像；通过生成对抗网络、第一分类器网络和第二分类器网络组成联合训练网络，由训练样本对生成对抗网络、第一分类器网络和第二分类器网络进行联合训练，将最后训练完成的第二分类器，作为恶意软件开放集分类器；针对待分类的测试样本，获取测试样本的特征图像；将测试样本的特征图像输入到恶意软件开放集分类器中，由恶意软件开放集分类器得到测试样本的家族分类结果。本发明能够训练出准确率和稳定性高的恶意软件开放集分类器，该分类器能对开放环境下的恶意软件样本进行家族分类，即不仅能对属于训练集旧家族的样本进行正确分类，而且能区分新旧家族样本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对抗 训练 恶意 软件 开放 家族 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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