Advertisement

Adv-DNN-Ens-Malware: 对抗示例与Android恶意软件变体的对抗检测及深度集成

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种名为Adv-DNN-Ens的新方法，用于检测对抗性样本和Android恶意软件变体。通过结合深度学习技术，该模型提升了在复杂威胁环境下的检测性能和鲁棒性。 这篇论文“对抗性深度集成：恶意软件检测的规避攻击和防御”由Deqiang Li 和 Qianmu Li 发表在IEEE TIFS上，其研究重点在于探讨整体战斗中整体攻击的效果以及整体防御的鲁棒性问题。为了增强深度神经网络（DNN）的鲁棒性，作者结合了对抗训练与合奏技术来创建一种新的防御模型——对抗性深度合奏。 该存储库的主要功能包括： - 实现了一种基于合奏的防御模型，并将其与基于合奏的攻击相结合。 - 落实了五种不同的防御方法用于检测恶意软件。 - 设计并实施超过十三种不同类型的攻击，涵盖梯度基础、无梯度、传输和混合（以对抗性为基础）等类型。 - 开发了一套自动化大规模生成可执行对抗性恶意软件示例的系统，并特别针对Android平台进行了优化。 此外，该研究还利用了Java反射以及活动重命名等多种操作来干扰原始代码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Adv-DNN-Ens-Malware: 对抗示例与Android恶意软件变体的对抗检测及深度集成
    优质
    本研究提出了一种名为Adv-DNN-Ens的新方法，用于检测对抗性样本和Android恶意软件变体。通过结合深度学习技术，该模型提升了在复杂威胁环境下的检测性能和鲁棒性。 这篇论文“对抗性深度集成：恶意软件检测的规避攻击和防御”由Deqiang Li 和 Qianmu Li 发表在IEEE TIFS上，其研究重点在于探讨整体战斗中整体攻击的效果以及整体防御的鲁棒性问题。为了增强深度神经网络（DNN）的鲁棒性，作者结合了对抗训练与合奏技术来创建一种新的防御模型——对抗性深度合奏。 该存储库的主要功能包括： - 实现了一种基于合奏的防御模型，并将其与基于合奏的攻击相结合。 - 落实了五种不同的防御方法用于检测恶意软件。 - 设计并实施超过十三种不同类型的攻击，涵盖梯度基础、无梯度、传输和混合（以对抗性为基础）等类型。 - 开发了一套自动化大规模生成可执行对抗性恶意软件示例的系统，并特别针对Android平台进行了优化。 此外，该研究还利用了Java反射以及活动重命名等多种操作来干扰原始代码。
     
  • 基于GAN技术的Android恶意软件对抗样本防护
    优质
    本研究利用生成对抗网络（GAN）技术开发了一种新型防御机制，旨在有效识别和抵御针对Android操作系统的恶意软件攻击，增强移动设备的安全性。 本段落探讨了基于生成对抗网络（GAN）的Android恶意应用防御技术，在移动安全领域具有重要意义。 一、 Android 恶意软件检测概述 随着Android平台上的恶意应用程序日益复杂，传统的检测手段已无法满足需求。因此，研究者们开始采用机器学习方法来提高对这些威胁的识别能力。 二、 机器学习在Android恶意应用中的作用 利用诸如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和神经网络等算法，可以更有效地分类与分析潜在有害的应用程序，从而提升检测效果。 三、 对抗样本攻击原理及影响 对抗性实例通过微小但精心设计的修改来误导机器学习模型作出错误判断。这表明即使是最先进的防护措施也可能被这种新型威胁所绕过。 四、 GAN技术介绍及其在生成高质量对抗样例中的应用 GAN由两个主要组件构成：一个是负责创造逼真样本以混淆检测系统的生成器；另一个则是评估这些假造数据真实性的“判别器”。通过不断迭代，两者能够协同工作来制造出难以区分于正常输入的恶意软件变种。 五、 DD_GAN防御体系 针对上述挑战，研究人员开发了一套名为DD_GAN的新系统。该框架通过对GAN架构进行优化，并结合额外的安全措施（如后处理步骤和攻击识别机制），显著增强了抵御复杂威胁的能力。 六、 实验验证与结论 通过在Drebin数据集中测试，结果显示DD_GAN能够有效地抵抗包括JSMA-Z和Droid-C&W在内的多种已知对抗性攻击。这表明该方案不仅提高了检测精度，还大大提升了整个系统的安全性水平。 综上所述，本段落提出了一种创新性的防御策略——基于GAN的Android恶意应用防护机制，并通过实验证明了其有效性与可靠性。这一成果为未来移动设备的安全研究开辟了新的方向和可能性。
     
  • 基于GAN技术的恶意软件对抗样本生成(Python代码实现).zip
    优质
    本项目利用Python和GAN（生成对抗网络）技术开发了一套针对恶意软件检测系统的对抗样本生成工具。通过训练模型来创建能够规避现有安全防护措施的恶意软件变种，旨在提升防御系统效能及安全性研究。 资源包括设计报告（Word格式）和项目源码。该文档首先介绍了恶意软件的发展现状，并提出了基于模式匹配、特征空间以及问题空间三种方法来检测恶意软件的思路。接着，文章详细描述了如何生成用于攻击恶意软件检测器的对抗样本，并深入探讨了利用GAN技术构建恶意软件对抗样本的MalGAN框架。最后，总结了结构性对抗样本所必须遵循的一系列约束条件：包括可用转换、保留语义和似然性等要求以及副作用特征的影响。
     
  • PyTorch GAN生成对抗网络示例
    优质
    本项目提供了一个使用Python和PyTorch框架实现的GAN（生成对抗网络）示例代码，旨在帮助初学者理解和实践GAN的基本原理。 今天为大家分享一篇关于使用PyTorch实现的GAN（生成对抗网络）实例的文章。这篇文章具有很高的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随文章深入了解一下吧。
     
  • Static Malware Analysis Python: Android 静态恶意软件分析
    优质
    《Static Malware Analysis Python: Android静态恶意软件分析》是一本专注于利用Python进行Android应用静态安全评估的专业书籍。通过本书，读者可以学习到如何使用Python脚本来自动化提取和解析APK文件中的元数据、代码逻辑等信息，并以此为基础识别潜在的恶意行为特征。书中不仅涵盖了基础的数据结构与正则表达式知识，还深入探讨了各种分析工具及框架的应用技巧，旨在帮助安全分析师高效地开展Android应用的安全审计 静态恶意软件分析提供了Android的静态恶意软件分析所需的所有必需的Python代码和数据集。请参阅HTML文件以获取完整的文档。
     
  • 5_利用生成对抗网络生成恶意域名训练数据
    优质
    本研究提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的方法来合成大量恶意域名，以增强网络安全防御系统的检测能力。 当前僵尸网络广泛使用DGA算法来规避检测。由于主流的基于人工规则的检测方法无法识别新产生的DGA域名，并且基于机器学习的检测方法缺乏足够的演化训练数据，这些问题亟待解决。
     
  • 针对目标检测的对抗样本综述
    优质
    本文为读者提供了一篇关于目标检测领域中对抗样本问题的全面回顾。文章总结了对抗攻击与防御策略，并探讨了未来的研究方向和挑战。 目标检测技术在工业控制、航空航天等领域具有重要意义。近年来，随着深度学习在该领域的应用，目标检测的精度显著提高。然而，由于深度学习本身的脆弱性，基于深度学习的目标检测技术面临着可靠性和安全性的新挑战。
     
  • 针对目标检测的对抗样本综述
    优质
    本文为一篇关于针对目标检测任务中对抗样本的研究综述。文中全面总结了近年来该领域的研究进展、主要方法及应用，并探讨未来的发展趋势和挑战。 目标检测是一项在工业控制、航空航天等领域至关重要的技术。近年来，随着深度学习在这一领域的应用，目标检测的精度有了显著提升。然而，由于深度学习本身存在固有的脆弱性问题，基于深度学习的目标检测技术面临着可靠性与安全性的新挑战。
     
  • GAN实战：深度学习中的对抗生成网络
    优质
    本书深入浅出地讲解了对抗生成网络（GAN）的基本原理及其在深度学习领域的应用，通过大量实例帮助读者掌握GAN模型的实际操作技巧。 深度学习-对抗生成网络实战(GAN)课程涵盖各大经典GAN模型的构建与应用方法，并对论文中的核心知识点及整体网络架构进行通俗讲解。从数据预处理到环境配置，全程详细解读项目源码及其实际应用技巧。此外，还提供了课程所需的所有数据、代码和PPT材料。