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本发明涉及一种基于R‑DBSCAN的PE恶意软件检测模型的后门对抗样本生成方法，属于计算机恶意软件检测领域。主要为了解决恶意软件检测模型在黑盒情形下攻击难度高的问题。本发明首先从公开数据集中获取PE样本并训练代理训练模型，采用SHAP值减维数据集；采用R‑DBSCAN方法对样本聚类，取每一聚类的中心节点作为采样点构建新的数据集；训练神经网络模型；分别输入恶意以及良性样本文件，依据神经网络内部神经元权值变化情况记录对分类结果影响较大的神经元；嵌入任意长度字符串至空PE文件，依据神经元权值变化情况取
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113254930 B
(45)授权公告日 2022.08.05
(21)申请号 202110594259.3
(22)申请日 2021.05.28
(65)同一申请的已公布的文献号
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