2、对抗性恶意软件与强化学习

对抗性恶意软件与强化学习

在当今数字化时代，恶意软件的威胁日益严峻，对抗性恶意软件的研究变得至关重要。同时，强化学习作为一种强大的机器学习技术，在解决复杂问题方面展现出了巨大的潜力。本文将深入探讨对抗性恶意软件和强化学习的相关内容，包括攻击类型、强化学习基础、可移植可执行文件格式以及具体的实现和评估。

攻击类型

攻击可以分为不同的类型，了解这些类型有助于更好地应对恶意软件的威胁。
- 可用性攻击 ：攻击者不专注于单个类别的错误分类，而是针对模型的整体准确性，导致模型完全无法使用。
- 隐私攻击 ：攻击者试图从模型本身窃取信息，例如模型所学习的训练数据。
- 特异性 ：描述攻击者目标集的大小。
- 针对性攻击 ：有一小部分样本应该被错误分类，例如恶意软件作者希望他的特定程序安装在受害者的设备上。
- 无差别攻击 ：攻击者不指定哪些样本，而是指定多少样本应该被错误标记。这种攻击可以作为证明给定防病毒软件不安全的证据之一。
- 基于知识的分类 ：攻击还可以根据攻击者对目标模型的可用知识进行分类。
- 黑盒攻击 ：攻击者对模型没有任何信息，只能获得模型的输出。
- 白盒攻击 ：攻击者知道模型的所有信息。
- 灰盒攻击 ：攻击者可以获得部分知识，例如目标分类器的特征空间。