一种基于深度对抗生成的恶意样本检测方法及评测系统

本发明属于深度对抗学习领域，公开了一种基于深度对抗生成的恶意样本检测方法及评测系统，方法包括采用图谱分析技术，对深度网络模型进行图谱分解，得到多个子图谱；在谱域定义对抗谱扰动，并将对抗谱扰动分别添加至各子图谱上，以子图谱频率的易扰动性为指标，测量各子图谱在添加对抗谱扰动前后的输出变化量；对输出变化量大于阈值的子图谱赋予第一加权值，对输出变化量小于或等于阈值的子图谱赋予第二加权值；对重建后的深度网络模型进行离线训练，得到恶意样本检测模型，恶意样本检测模型用于进行恶意样本检测。本发明提供全方位的攻击评测，提升模型检测效果。