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申请/专利权人：浙江师范大学
申请日：2023-11-02
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117951699A
主分类号：G06F21/56
分类号：G06F21/56;G06F8/53;G06F16/16;G06N20/00;G06N3/126
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明属于互联网安全技术领域，公开了一种黑盒场景下恶意软件对抗样本自动生成方法及系统，引入差分进化算法用于选取扰动函数组合，差分操作可以使新生成的函数扰动组合与原来的函数扰动组合有一定的区别，使得算法的搜索空间更广，更容易搜寻到全局最优的函数扰动组合。本发明在文件的执行路径中注入函数扰动，在面对基于行为的恶意软件检测模型时有很好的规避效果。本发明在评估对抗样本质量的适应度函数中引入了扰动的大小，可以保证在黑盒环境下对抗样本能够规避检测模型的同时尽减少注入扰动的大小。
主权项：1.一种黑盒场景下恶意软件对抗样本自动生成方法，其特征在于，首先，从良性的PE文件中提取二进制函数构建一个预处理的二进制良性函数库。然后，利用这个函数库生成初始函数扰动集合，这些扰动会被注入到原始的恶意软件中，形成对抗样本。通过使用恶意软件检测模型和差分进化算法，系统对对抗样本进行评估、优化和迭代，直到满足终止条件。最后，确保在虚拟环境中生成的对抗样本功能完整无损。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江师范大学 一种黑盒场景下恶意软件对抗样本自动生成方法及系统
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