【摘 要】
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由于深度学习在大样本下展现出出色的性能，越来越多的网络安全产品采用基于深度学习的算法提升检测性能。然而，近来的研究发现，基于深度学习的分类器面对对抗样本时缺乏稳定性，为
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由于深度学习在大样本下展现出出色的性能，越来越多的网络安全产品采用基于深度学习的算法提升检测性能。然而，近来的研究发现，基于深度学习的分类器面对对抗样本时缺乏稳定性，为网络安全带来了巨大的隐患，这种现象引起了越来越多的研究者关注，相关研究成果层出不穷。本文基于生成对抗网络(GAN)提出了一种新的模型，用于生成对抗样本。该模型由三大模块构成:生成模块、判别模块和验证模块。生成模块负责产生新的恶意网络流对抗样本，其中用弱相关位对生成过程进行约束以保证对抗样本的可执行性和攻击性。判别模块利用大量样本对目标检测器进行探测，并利用结果构建高维的神经网络来拟合目标检测器，实现了利用对抗样本欺骗黑盒目标检测器。验证模块由Snort和目标检测器构成，通过两者对同一批对抗样本的检测结果来验证对抗样本的有效性。上述三大模块相互配合，实现了对恶意网络流样本的可执行性和攻击性的保护，完成了生成恶意网络流对抗样本欺骗目标检测器的全部流程。本文创新之处在于该模型首次实现了直接以恶意网络流为原始样本的对抗样本生成，并且首次提出弱相关位的概念，用于保证恶意网络流对抗样本的可执行性和攻击性。利用该模型生成的对抗样本能够有效欺骗基于深度学习的网络安全检测器，而且本文通过实验验证了该对抗样本具有实际的攻击效果。
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