《表2 分类结果混淆矩阵：逃避攻击下恶意PDF文件检测技术》

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《逃避攻击下恶意PDF文件检测技术》

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传统的分类器通常只考虑分类器的分类精度，并未考虑到分类器面对攻击时的鲁棒性问题。对分类器性能评估的指标有准确率、漏报率、误报率等。本文通过使用逃避攻击的方法实现对KNN算法的攻击，使得恶意PDF文件逃避分类器的检测，进而被误分为正常文件，导致分类器的分类精度下降、漏报率增加，因此实验采用准确率和漏报率评估KNN分类器的性能。分类结果的混淆矩阵如表2所示。