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基于对抗性恶意软件的恶意软件检测工具推荐方法和系统
摘要文本
本发明属于网络安全技术领域，涉及一种基于对抗性恶意软件的恶意软件检测工具推荐方法和系统。该方法包括：基于恶意软件集，利用对抗性恶意软件生成算法生成对抗性恶意软件集；利用良性软件库、恶意软件集以及对抗性恶意软件集，评估每个恶意软件检测工具的具体检测指标，进而得到面向恶意软件检测工具库中所有恶意软件检测工具的评估指标矩阵；接收用户对恶意软件检测工具的用户需求向量，根据评估指标矩阵为用户推荐最符合需求的恶意软件检测工具。本发明能够提前发现恶意软件检测工具可能遭受到对抗攻击的可能性，并且可以向不同需求的用户推荐最合适的恶意软件检测工具，从而为用户安全保驾护航。 关注微信公众号
申请人信息
- 申请人:中国科学院软件研究所
- 申请人地址:100190 北京市海淀区中关村南四街4号
- 发明人: 中国科学院软件研究所
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于对抗性恶意软件的恶意软件检测工具推荐方法和系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410094862.9 |
| 申请日 | 2024/1/24 |
| 公告号 | CN117828601A |
| 公开日 | 2024/4/5 |
| IPC主分类号 | G06F21/56 |
| 权利人 | 中国科学院软件研究所 |
| 发明人 | 凌祥; 吴敬征; 周伯霖; 罗天悦; 武延军 |
| 地址 | 北京市海淀区中关村南四街4号 |
专利主权项内容
1.一种基于多种对抗性恶意软件的恶意软件检测工具推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：基于恶意软件集，利用对抗攻击算法库中的对抗性恶意软件生成算法，生成包含多个对抗性恶意软件的对抗性恶意软件集；对恶意软件检测工具库中的每个独立的恶意软件检测工具，利用良性软件库、恶意软件集以及对抗性恶意软件集，评估每个恶意软件检测工具的具体检测指标，进而得到面向恶意软件检测工具库中所有恶意软件检测工具的评估指标矩阵；接收任意一个用户对恶意软件检测工具的用户需求向量，根据评估指标矩阵，为该用户推荐最符合需求的恶意软件检测工具。 马 克 数 据 网