一種基於梯度的對抗攻擊方法-論文筆記

原文：Adversarial Malware Binaries_ Evading Deep Learning for Malware Detection in Executables 這篇文章研究了那些通過學習原生字節來判別惡意軟件的神經網絡模型的弱點（本文研究對象是MalConv模型），提出一種基於梯度的對抗攻擊方法，通過改變惡意樣本少於1%數量的末尾字節，即能以很高的概率躲避檢測器網絡模型的檢

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