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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

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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。

著录项

公开/公告号CN110826059B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-10-15

原文格式PDF
申请/专利权人浙江工业大学;
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申请/专利号CN201910886217.X
发明设计人陈晋音;袁俊坤;邹健飞;
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申请日2019-09-19
分类号G06F21/56(20130101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构33201 杭州天正专利事务所有限公司;
代理人王兵;黄美娟
地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号
入库时间 2022-08-23 12:37:13

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1. 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 [P] . 中国专利： CN110826059B . 2021.10.15
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