主题为”基于GAN的恶意软件对抗样本生成“。首先介绍了恶意软件发展现状，引出基于模式匹配、特征空间和问题空间三种方式去检测恶意软件。然后介绍了如何生成对抗样本攻击恶意软件检测器，详细介绍了基于GAN的恶意软件对抗样本的MalGAN框架，并对实验结果进行了对比。最后总结了结构性对抗样本的约束：可用转换 、保留语义、似然性、副作用特征。
Primary LanguagePythonGNU General Public License v3.0GPL-3.0