入侵检测模型的鲁棒性测定方法、系统、存储介质及终端
实质审查的生效
摘要
本发明属于机器学习技术领域，公开了一种入侵检测模型的鲁棒性测定方法、系统、存储介质及终端，在入侵检测模型返回分类标签的黑盒场景中采用入侵检测模型的自动鲁棒性测试策略；流量测试样本的生成在网络协议格式的约束下对抗性流量示例变形；利用自动提取目标机器学习模型分类器的原型框架对目标IDS系统执行模型提取；在向目标模型发送查询并获取标签之后，数据用作本地替代模型的训练数据集；使用本地白盒测试来寻找本地替代模型上的对抗性样本，并利用本地替代模型的对抗样本对目标模型进行鲁棒性测试；使用对抗样本执行黑盒迁移测试，生成的测试流量对抗样本。实现流量场景下利用恶意对抗样本对目标模型鲁棒性进行测试的效果。
基本信息
专利标题 ：
入侵检测模型的鲁棒性测定方法、系统、存储介质及终端
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114531283A
申请号 ：
CN202210101610.5
公开（公告）日 ：
2022-05-24
申请日 ：
2022-01-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李晖闫皓楠王瑞郭子尧郑献春赵兴文李凤华
申请人 ：
西安电子科技大学
申请人地址 ：
陕西省西安市太白南路2号西安电子科技大学
代理机构 ：
西安长和专利代理有限公司
代理人 ：
李霞
优先权 ：
CN202210101610.5
主分类号 ：
H04L9/40
IPC分类号 ：
H04L9/40
法律状态
2022-06-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 9/40
申请日 : 20220127
申请日 : 20220127
2022-05-24 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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