[发明专利]一种基于生成式对抗网络的恶意代码对抗样本自动生成方法有效
| 申请号： | 202110486050.5 | 申请日： | 2021-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN113158190B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 王方伟;卢园园;王长广;李青茹;赵冬梅;黄文艳 | 申请（专利权）人： | 河北师范大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N20/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司 13100 | 代理人： | 董金国 |
| 地址： | 050024 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的恶意代码对抗样本自动生成方法，属于机器学习和网络安全技术领域。本发明首先选定训练用PE文件进行特征提取，得到初始特征映射向量，利用生成式对抗网络GAN对初始特征映射向量进行训练，得到对抗特征向量及对抗特征库，再使用进化算法对恶意PE文件进行对抗修改，最后经过筛选和恶意验证得到恶意代码对抗样本文件。本发明可以快速自动的生成含有恶意功能且能使分类器误分类的恶意对抗样本，且能够实现人工调整训练参数、调控系统训练方式，有效提升了生成对抗样本的真实性、高效性以及模型对抗评估的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 恶意代码 样本 自动 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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