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恶意代码问题使国家安全面临严重威胁。随着TⅠS协议快速普及，恶意代码呈现岀流量加密化的趋势，通信内容加密导致检测难度的进一步提高。本文提岀一种恶意代码流量伪装框架 Stealthy Flow，以采用加密流量进远控通信的公共资源型恶意代码与GAN结合，对恶意流量进行不影响攻击功能的伪装，旨在实现伪装后的对抗流量与良性流量的不可区分性，进而绕过基于杋器学习算法的分类器。 Stealthy Flow具有如下优势：根据目标流量的变化动态调整对抗流量，实现动态流量伪装;伪装在恶意代码层面进行，保证攻击功能不被破坏;绕过目标不参与训练过程，保证恶意代码不会提前暴露。实验结果表明， Stealthy Flow产生的攻击流量与良性流量相似度极高，在对抗环境中可以绕过机器学习分类器因此，需要对此种恶意代码提起注意，并尽快研究防御对策。
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