[发明专利]一种基于卷积神经网络的PE恶意软件检测方法在审
| 申请号： | 202010317111.0 | 申请日： | 2020-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN111651762A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 韩科;池灏;金韬 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;H04L29/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 万尾甜;韩介梅 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的PE恶意软件检测方法，通过引入深度可分离卷积结构、空洞卷积、知识蒸馏等方法在保证准确率的前提下大幅提高恶意软件检测速率。本发明使用一个基于PE软件结构分析的模块，来判定PE软件中可以进行字节填充以生成对抗样本的部分，使得能够在PE软件中间填充字节生成对抗样本；接着通过半黑盒攻击的快速梯度下降算法产生对抗样本所需的迭代次数对样本集的平均来评估模型鲁棒性。最后本发明还可提供逻辑配对和权重参数非负训练两种方法来提升模型的鲁棒性，使得模型在保持较高检测准确率的前提下对对抗样本有一定的抵御能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 pe 恶意 软件 检测 方法 | ||
【主权项】：
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