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METHODS AND APPARATUS TO PERFORM MALWARE DETECTION USING A GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK

机译:使用生成的对抗性网络执行恶意软件检测的方法和装置

摘要

Methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed to perform malware detection using a generative adversarial network. An example apparatus includes a first encoder network to encode an input sample into a first encoded sample, the first encoder network implemented using a multilayer perception (MLP) network, a generator network to reconstruct the first encoded sample to generate a reconstructed sample, a discriminator network to, in response to obtaining the first encoded sample and the reconstructed sample, generate a loss function based on the reconstructed sample and the input sample, and an optimization processor to, when the loss function satisfies a threshold loss value, classify the input sample as malicious.
机译:公开了使用生成的对抗性网络进行恶意软件检测的方法,装置,系统和制品。示例装置包括第一编码器网络,用于将输入样本对第一编码的样本进行编码到第一编码的样本中,使用多层感知(MLP)网络实现的第一编码器网络,发生器网络来重建第一编码样本以产生重建的样本,鉴别器响应于获得第一编码样本和重建样本的网络,基于重建的样本和输入样本产生损耗功能,并且当损耗函数满足阈值损耗值时,将优化处理器基于损耗,分类输入样本像恶意一样。

著录项

  • 公开/公告号US2021099474A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-04-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 MCAFEE LLC;

    申请/专利号US201916588540

  • 申请日2019-09-30

  • 分类号H04L29/06;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2024-06-14 21:24:13

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