公开(公告)号：CN115577358A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211312751.8

申请日：2022-10-25

Applicant: 东南大学

Inventor： 周余阳 ,  程光 ,  胡玉佳

IPC: G06F21/56 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/2431 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于移动目标防御思想的安卓恶意软件对抗样本检测方法，该方法包括：异构化模型池、多样化对抗训练、最优化集成学习、动态更新触发器。所述异构化模型池面向安卓软件，其目的在于为后续对抗训练与集成学习提供异构正交的基础模型。所述多样化对抗训练面向安卓恶意软件，针对不同类型的对抗样本攻击生成对应检测模型。所述最优化集成学习面向全体对抗检测模型，其目的在于形成针对全类型对抗样本的检测能力。所述动态更新触发器面向检测结果，按周期与事件混合触发的方式更新异构化模型池、多样化对抗训练、最优化集成学习的构建过程。通过本公开实例的技术方案，可以检出当前安卓主流的恶意软件对抗样本，提高安卓平台安全性。