摘要: 论文目的 研究针对基于ml的恶意软件分类器的clean-label后门攻击。 我们的攻击将带有后门的良性样本注入恶意软件检测器的训练集中,目的是改变在推断时对带有相同模式水印的恶意软件样本的预测。 主要观点:利用ML可解释性的工具,即SHapley Additive explanation (SHA 阅读全文
posted @ 2021-09-15 14:39 Pikachuuuuu 阅读(1089) 评论(0) 推荐(1)