基于生成对抗网络的恶意样本识别模型

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随着互联网的高速发展,恶意软件增长速度极快,具体表现在其种类与数量上。主流的恶意代码分析大都基于复杂的特征工程与融合处理技术,存在着检测手段必须随时更新的缺点。近年来出现了各种基于将恶意样本转化为图像进而利用图像分类算法进行恶意样本检测的手段,但这种方法会因为加壳技术导致精确度下降。因此,借鉴生成对抗样本的思路,将加壳过程视为对抗样本的生成过程,设计了一套生成对抗样本网络用于提高图像判别的精度。模型在特定算法的加壳样本集上表现相较于无优化版本提升了接近10%,验证了该思路的可行性。
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