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申请/专利权人：广州大学
摘要：本发明公开了一种基于对抗训练的恶意软件检测方法及系统，方法包括：将软件数据集进行预处理，获取原始特征集；利用辅助检测器对原始恶意软件样本进行分类预测，获取恶意软件标签；所述辅助检测器拟合判别器；引入噪声，将原始恶意软件样本及其对应的恶意软件标签输入生成对抗网络，对生成器进行随机采样，获取对抗样本；利用相似性分数将对抗样本进行评分排序，筛选获取质量高的对抗样本；利用质量高的对抗样本迭代训练恶意软件检测模型，利用完成训练的恶意软件检测模型预测恶意软件。本发明能够生成更高质量平滑的对抗样本,并实现更精准有效的样本筛选,从而极大地提升基于对抗的恶意软件检测的效果。
主权项：1.基于对抗训练的恶意软件检测方法，其特征在于，包括下述步骤：将软件数据集进行预处理，获取原始特征集；所述原始特征集包括原始恶意软件样本和原始良性软件样本；利用辅助检测器对原始恶意软件样本进行分类预测，获取恶意软件标签；所述辅助检测器拟合判别器D；引入噪声，将原始恶意软件样本及其对应的恶意软件标签输入生成对抗网络，对生成器进行随机采样，获取对抗样本；所述生成对抗网络包括生成器和判别器；利用相似性分数将对抗样本进行评分排序，筛选获取质量高的对抗样本；利用质量高的对抗样本迭代训练恶意软件检测模型，利用完成训练的恶意软件检测模型预测恶意软件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 基于对抗训练的恶意软件检测方法及系统
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