基于遗传算法的Mal-POBM恶意代码对抗样本生成方法

本发明公开了基于遗传算法的Mal‑POBM恶意代码对抗样本生成方法，包括：对原始样本的静态特征进行修改；在对抗样本生成中，对种群进行分组优化并通过在局部自适应概率进行交叉和变异来增加种群的多样性，增大找到最优解的概率；在种群陷于局部最优解时，利用柯西概率对种群进行灾变。通过可以准确快速生成恶意代码对抗样本，对于评估和改进恶意代码检测系统具有重要意义。