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惡意代碼問題使國家安全面臨嚴重威脅。隨著TⅠS協議快速普及，惡意代碼呈現岀流量加密化的趨勢，通信內容加密導致檢測難度的進一步提高。本文提岀一種惡意代碼流量偽裝框架 Stealthy Flow，以采用加密流量進遠控通信的公共資源型惡意代碼與GAN結合，對惡意流量進行不影響攻擊功能的偽裝，旨在實現偽裝后的對抗流量與良性流量的不可區分性，進而繞過基于杋器學習算法的分類器。 Stealthy Flow具有如下優勢：根據目標流量的變化動態調整對抗流量，實現動態流量偽裝;偽裝在惡意代碼層面進行，保證攻擊功能不被破壞;繞過目標不參與訓練過程，保證惡意代碼不會提前暴露。實驗結果表明， Stealthy Flow產生的攻擊流量與良性流量相似度極高，在對抗環境中可以繞過機器學習分類器因此，需要對此種惡意代碼提起注意，并盡快研究防御對策。
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