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Generating Adversarial Malware Examples for Black-Box Attacks_[2]hu w, tan y. generating adversarial malware exa

[2]hu w, tan y. generating adversarial malware examples for black-box attack

Generating Adversarial Malware Examples for Black-Box Attacks

 

用生成对抗网络生成可以不被黑盒判别器识别的恶意软件。

 

恶意软件用M维的binary向量表示,每个维度表示API的调用(0,1分别表示是否调用)

 

这里用到dual-training的思想(大概吧,毕竟文中没有说明),在生成过程中首先加入噪声,结合其他操作,类似给恶意软件加上壳,然后从良性中同时选出B个样本,和生成的M个样本一同送入黑盒中分类识别,打上标签;分类结果在送入替代判别器中,目的是训练具有相同判别能力(与黑盒),调参数,调整生成器参数。整个过程结束。

 

生成器与替代判别器都是神经网络结构。控制生成样本的概率分布与原有样本一致。

结构如下:

 


 

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