针对机器学习产品进行攻击的测试方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种针对机器学习产品进行攻击的测试方法，包括以下步骤:采用恶意样本测试集对机器学习产品进行周期性的攻击访问；机器学习产品获取恶意样本测试集中多条恶意访问数据的特征因子，并对所述特征因子进行分析，根据分析结果对所述特征因子进行分类管理；再次采用恶意样本测试集中的一条恶意访问数据对机器学习产品进行攻击访问，机器学习产品对该条恶意访问数据中的特征因子进行分析，并与已经分类的正常访问特征值库和异常访问特征值库中的特征因子进行对比，判断其为正常访问还是异常访问；输出判断结果；本发明专利技术还公开了一种针对机器学习产品进行攻击的测试系统，本发明专利技术进一步提高了机器学习产品的安全性。

【技术实现步骤摘要】
针对机器学习产品进行攻击的测试方法及系统
本专利技术涉及互联网安全测试
，特别是一种针对机器学习产品进行攻击的测试方法及系统。
技术介绍
随着互联网的快速发展，互联网的安全现如今已愈加被人们所重视，互联网的攻击和防护手段也在逐渐升级，机器学习的兴起与运用给安全测试带来了一大挑战。经过长期的发展，机器学习的运用已在各个领域崭露头角。由于机器学习所做的网络应用模块还未有效果显著的测试方法，一种网络攻击者利用机器学习产品进行攻击的测试方法就应运而生了。目前在进行机器学习产品的安全测试的时候，存在测试方法传统、单一、缺乏显著的测试结果等局限性。
技术实现思路
为解决现有技术中存在的问题，本专利技术的目的是提供一种针对机器学习产品进行攻击的测试方法及系统，本专利技术通过搜集大量的恶意访问数据对使用机器学习的目标网络进行访问，促使恶意样本集中的恶意访问数据变成机器学习的判断规则并绕过机器学习的检测规则，导致机器学习系统被污染，使攻击者有机可乘；安全研究员预测机器学习最终将基于测试方法和结果来实时修改代码以避免此危害。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种针对机器学习产品进行攻击的测试本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对机器学习产品进行攻击的测试方法，其特征在于，包括以下步骤:步骤一、采用恶意样本测试集对机器学习产品进行周期性的攻击访问，所述恶意测试样本集中包括多条恶意访问数据；步骤二、机器学习产品获取恶意样本测试集中多条恶意访问数据的特征因子，并对所述特征因子进行分析，根据分析结果对所述特征因子进行分类管理，判断将其放入正常访问特征值库还是异常访问特征值库；步骤三、再次采用恶意样本测试集中的一条恶意访问数据对机器学习产品进行攻击访问，机器学习产品对该条恶意访问数据中的特征因子进行分析，并与已经分类的正常访问特征值库和异常访问特征值库中的特征因子进行对比，判断其为正常访问还是异常访问；步骤四、输出...

【技术特征摘要】
1.一种针对机器学习产品进行攻击的测试方法，其特征在于，包括以下步骤:步骤一、采用恶意样本测试集对机器学习产品进行周期性的攻击访问，所述恶意测试样本集中包括多条恶意访问数据；步骤二、机器学习产品获取恶意样本测试集中多条恶意访问数据的特征因子，并对所述特征因子进行分析，根据分析结果对所述特征因子进行分类管理，判断将其放入正常访问特征值库还是异常访问特征值库；步骤三、再次采用恶意样本测试集中的一条恶意访问数据对机器学习产品进行攻击访问，机器学习产品对该条恶意访问数据中的特征因子进行分析，并与已经分类的正常访问特征值库和异常访问特征值库中的特征因子进行对比，判断其为正常访问还是异常访问；步骤四、输出判断结果。2.根据权利要求1所述的针对机器学习产品进行攻击的测试方法，其特征在于，所述步骤四中，若输出的判断结果为正常访问，则说明该机器学习产品存在漏洞，若输出的判断结果为异常访问，则说明该机器学习产品正常。3.根据权利要求1所述的针对机器学习产品进行攻击的测试方法，其特征在于，所述步骤一中，对机器学习产品进行攻击访问的恶意访问数据的数量大于同一时期机器学习产品的正常访问量。4.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟倩，
申请(专利权)人：四川长虹电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51