一种对抗性网络的恶意软件检测方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN201910874102.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110619216B | 公开（公告）日 | 2021-09-03 |
| 申请公布号 | CN110619216B | 申请公布日 | 2021-09-03 |
| 分类号 | G06F21/56;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 段彬 | 申请（专利权）人 | 武汉思普崚技术有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 430070 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷大道308号光谷动力节能环保科技企业孵化器（加速器）一期11栋3层01室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种对抗性网络的恶意软件检测方法及系统，可以基于历史软件数据，分析构建一个噪声模拟恶意软件模型，将正常软件、恶意软件输入一个黑盒模型，进行打标，生成软件样本，使用该软件样本训练所述噪声模拟恶意软件模型，模型自身还有不断复合、变异恶意软件的能力。当噪声模拟恶意软件模型训练完毕后，在接入机器学习模块，作为机器学习模块的模拟恶意软件源，不间断地恶意软件训练机器学习模块，帮助提升机器学习模块检测的能力。 |
