[发明专利]一种PE恶意软件检测模型的后门对抗样本生成方法有效
| 申请号： | 202110594259.3 | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113254930B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 罗森林;韩飞;潘丽敏;张笈 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于R‑DBSCAN的PE恶意软件检测模型的后门对抗样本生成方法，属于计算机恶意软件检测领域。主要为了解决恶意软件检测模型在黑盒情形下攻击难度高的问题。本发明首先从公开数据集中获取PE样本并训练代理训练模型，采用SHAP值减维数据集；采用R‑DBSCAN方法对样本聚类，取每一聚类的中心节点作为采样点构建新的数据集；训练神经网络模型；分别输入恶意以及良性样本文件，依据神经网络内部神经元权值变化情况记录对分类结果影响较大的神经元；嵌入任意长度字符串至空PE文件，依据神经元权值变化情况取对其影响较大的字符串并记录该神经元；将触发器以嵌入原始恶意PE文件，修改标签达到对神经网络的对抗训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 pe 恶意 软件 检测 模型 后门 对抗 样本 生成 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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