《表3 恶意代码检测引擎检测结果》

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《基于遗传算法的恶意代码对抗样本生成方法》

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针对前述自行训练的Mal Conv模型，本文利用遗传算法生成的初代对抗样本测试集进行测试，模型检测准确率为96.97%，体现了一定的抗干扰能力；但是针对经过遗传算法多代演化变异生成的样本，Mal Conv模型检测准确率为84.23%，相比于原始样本集的检测结果，准确率下降了14.65%。详细的测试数据如表3所示。