[发明专利]一种基于深度学习的软件抗分析方法和系统有效
| 申请号： | 201811318757.X | 申请日： | 2018-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN109492355B | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 陈恺;查明明 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06F21/14 | 分类号： | G06F21/14 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的软件抗分析方法和系统。该方法的步骤包括：1)将分析工具作为目标攻击模型，收集应用程序作为训练样本数据，并对训练样本数据进行特征选取和向量化；2)利用向量化后的训练样本数据，训练基于深度学习的替代模型来模拟目标攻击模型；3)利用训练完成的替代模型进行对抗攻击，产生对抗向量；4)根据对抗向量中不同类型的特征，采用不同的混淆技术来自动化生成抗分析软件。本发明无需获知目标系统的内部信息，能够在真实的黑盒情况下，实现自动化生成抗分析软件。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 软件 分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的软件抗分析方法，其步骤包括：1)将分析工具作为目标攻击模型，收集应用程序作为训练样本数据，并对训练样本数据进行特征选取和向量化；2)利用向量化后的训练样本数据，训练基于深度学习的替代模型来模拟目标攻击模型；3)利用训练完成的替代模型进行对抗攻击，产生对抗向量；4)根据对抗向量中不同类型的特征，采用不同的混淆技术来自动化生成抗分析软件。
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