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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明涉及对抗机器学习、网络空间安全技术领域，尤其涉及基于哈希变换的恶意软件深度学习检测鲁棒性增强方法。步骤如下：S1：输入一个软件样本，通过特征提取算法提取样本特征；S2：针对特征提取，采用哈希变换输入，构建哈希层；S3：基于哈希层的神经网络建模。本发明提供的基于哈希变换的恶意软件深度学习检测鲁棒性增强方法，采用原恶意软件检测器中特征提取方法对恶意软件进行特征提取；然后针对特征类型设计局部敏感的哈希技术，其次建立基于哈希层的神经网络模型；基于哈希层的神经网络训练，构造分类损失函数与样本特征重建损失函数在训练集上学习模型参数；进而检测恶意软件及其对抗样本，从而显著增强了恶意软件检测的安全保障水平。
主权项：1.基于哈希变换的恶意软件深度学习检测鲁棒性增强方法，其特征在于，步骤如下：S1：输入一个软件样本，通过特征提取算法提取样本特征；S2：针对特征提取，采用哈希变换输入，构建哈希层；S3：基于哈希层的神经网络建模；S4：基于哈希层的神经网络模型训练；S5：基于哈希层的神经网络模型部署。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于哈希变换的恶意软件深度学习检测鲁棒性增强方法
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