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发明专利
已授权
面向恶意软件图像格式检测模型的黑盒攻击的防御方法及其装置
📄 申请号:CN201910886217.X
📄 发布日:2026/08/04
著录项目信息
申请日
2019-09-19
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F21_56
IPC 分类号
G06F21_56
,
G06K9_62
,
G06N3_04
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
恶意软件检测
恶意软件检测
对抗样本防御
深度学习安全
应用场景
恶意软件检测, 网络安全防护, 端点安全, 人工智能安全, 入侵检测
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摘要
一种面向恶意软件图像格式检测模型的黑盒攻击的防御方法,包括:1)获取数据集,分为训练集和测试集;2)转换为恶意软件图像格式;3)构建基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)生成扰动的黑盒攻击模型,黑盒攻击模型结构分为生成器和判别器两部分;4)经过步骤3)构建的生成器和判别器之间的不断对抗过程,生成器最终生成能够模仿样本B的对抗样本;5)将步骤4)获取的对抗样本对恶意软件汇编格式检测模型重训练进行优化,获得能够防御对抗攻击的恶意软件检测模型;6)利用能够防御对抗攻击的恶意软件检测模型对恶意软件进行识别。本发明还包括实施面向恶意软件图像格式检测模型的黑盒攻击的防御方法的装置。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
云计算环境下基于VHAM-R模型的虚拟机放置遗传优化方法
当前第 / 件
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