基于后門(mén)攻擊的惡意流量逃逸方法

摘要： 針對(duì)基于深度學(xué)習(xí)模型的流量分類(lèi)器，提出了一種利用后門(mén)攻擊實(shí)現(xiàn)惡意流量逃逸的方法。通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程添加毒化數(shù)據(jù)將后門(mén)植入模型，后門(mén)模型將帶有后門(mén)觸發(fā)器的惡意流量判定為良性，從而實(shí)現(xiàn)惡意流量逃逸；同時(shí)對(duì)不含觸發(fā)器的干凈流量正常判定，保證了模型后門(mén)的隱蔽性。采用多種觸發(fā)器分別生成不同后門(mén)模型，比較了多種惡意流量對(duì)不同后門(mén)模型的逃逸效果，同時(shí)分析了不同后門(mén)對(duì)模型性能的影響。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提... （共11頁(yè)）