【文件属性】：
文件名称：adv-dnn-ens-malware:对抗示例，对抗恶意软件示例，对抗恶意软件检测，对抗深度集成，Android恶意软件变体
文件大小：191KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-19 09:18:23
deep-neural-networks cybersecurity malware-detection adversarial-examples adversarial-deep-ensemble
对抗性恶意软件深度集成
此代码存储库适用于题为“对抗性深度集成：恶意软件检测的规避攻击和防御”的论文，作者是Deqiang Li和Li Qianmu Li（IEEE TIFS）。 请签出抢先体验版。
概述
我们的研究问题是，在整体战斗时，整体攻击的效果如何，整体防御的鲁棒性如何。 我们通过结合两种防御技术来增强深度神经网络（DNN）的鲁棒性：对抗训练和合奏（即对抗性深度合奏）。 强化的DNN应用于一种有趣的情况：对抗性恶意攻击检测。 更具体地说，我们考虑使用Android恶意软件示例。 以下列出了该存储库的主要功能：
与基于合奏的攻击相结合的基于合奏的防御模型；
实施5种防御方法以检测恶意软件。
实施13种以上的攻击，包括基于梯度的攻击，无梯度的攻击，传输攻击和混合攻击（基于整体）。
自动大规模生成可执行的对抗性恶意软件示例（APK）。
使用Java反射，活动重命名等大量操作来扰
【文件预览】：
adv-dnn-ens-malware-master
----common.py(7KB)
----main.py(6KB)
----conf(2KB)
----tools()
--------utils.py(17KB)
--------progressbar_wrapper.py(3KB)
--------progressbar()
--------__init__.py(0B)
--------adam_optimizer.py(5KB)
--------androlyze.py(2KB)
--------base_util.py(6KB)
----defender()
--------d_ade_ma.py(23KB)
--------at_ma.py(18KB)
--------__init__.py(616B)
--------at.py(16KB)
--------ade_ma.py(20KB)
----LICENSE(18KB)
----requirements.txt(88B)
----attacker()
--------surrogate_model.py(13KB)
--------modification()
--------attack_manager.py(27KB)
--------__init__.py(0B)
--------modifier.py(19KB)
--------feature_reverser.py(8KB)
--------methods()
----learner()
--------__init__.py(311B)
--------classification.py(1KB)
--------feature_extractor.py(12KB)
--------drebin()
--------basic_DNN.py(23KB)
----config.py(1KB)
----README.md(8KB)