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龍圖騰網獲悉河北師范大學申請的專利一種面向Pareto多目標遺傳算法對抗樣本自動生成方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114970860B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210430618.6，技術領域涉及：G06N3/126；該發明授權一種面向Pareto多目標遺傳算法對抗樣本自動生成方法是由王長廣;張曉涵;王方偉;李青茹設計研發完成，并于2022-04-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向Pareto多目標遺傳算法對抗樣本自動生成方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種面向Pareto多目標遺傳算法對抗樣本自動生成方法，采用以下步驟：構建動作策略庫；設計適應度目標函數；選擇分類器模型；以惡意可執行PE文件作為樣本輸入，生成隨機動作序列根據動作策略庫中進行動作映射，修改輸入樣本，修改后的樣本經過選擇的分類器模型檢測，保留檢測為良性的樣本即對抗樣本，對保留的對抗樣本的對應的動作序列構造種群初始化集合進化得到Pareto最優對抗樣本；本發明提供的方法屬于黑盒攻擊，旨在能夠自動生成原始惡意功能存在、與輸入樣本相似度高且添加動作個數最少的對抗樣本；針對一個惡意可執行PE文件輸入最終可自動高效獲得多個Pareto最優對抗樣本，無須人工干預篩選，具有更高的攻擊效率。

本發明授權一種面向Pareto多目標遺傳算法對抗樣本自動生成方法在權利要求書中公布了：1.一種面向Pareto多目標遺傳算法對抗樣本自動生成的方法，其特征在于，采用以下步驟： 步驟一、構建動作策略庫； 步驟二、設計適應度目標函數； 所述適應度目標函數包括： 2.1.驗證原始惡意功能是否存在以及對抗樣本與原始輸入樣本之間的相似度，以確保在添加動作時注入或者刪除的內容改動較小，其表達式如下： FM,M′＝sM,M′+funM′ 1其中，M表示惡意可執行PE樣本輸入，M′表示對抗樣本，sM,M′表示惡意可執行PE樣本與對抗樣本之間的相似度得分，funM′表示驗證對抗樣本原始惡意功能的獎懲機制，驗證方法采用本地搭建Cuckoo沙箱，如果Cuckoo沙箱執行對抗樣本惡意功能存在則對該樣本進行獎勵，獎勵為1，即： 2.2.減少修改動作個數，確保對惡意可執行PE樣本修改最小化，防止添加動作冗余使文件改動過大引起檢測異常，計算隨機動作序列A＝[a0,a1,…,aj]的非零元素個數，其表達式如下： 其中，ai＝0或1，j表示步驟一中動作策略庫中動作個數； 步驟三、選擇分類器模型，分類器模型檢測結果返回添加動作修改后的樣本是惡意還是良性樣本； 步驟四、根據動作策略庫中動作個數生成隨機動作序列，使用動作策略庫進行動作映射；根據動作映射對輸入惡意可執行PE文件進行修改；使用步驟三分類器模型檢測修改后的樣本，檢測結果若為良性即對抗樣本，保留該對抗樣本，對保留的對抗樣本的所對應的動作序列構造種群初始化集合；對種群初始化集合進行多目標遺傳算法進化，進化過程中遵循步驟二中兩個適應度目標函數約束；計算適應度目標函數值，按照適應度目標函數值進行非支配排序以及擁擠度計算，最終獲得滿足適應度目標函數的多個Pareto最優對抗樣本。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人河北師范大學，其通訊地址為：050024 河北省石家莊市南二環東路20號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。