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基于生成對抗網(wǎng)絡與自編碼器的網(wǎng)絡流量異常檢測模型

信息網(wǎng)絡安全 頁數(shù): 9 2022-12-10
摘要: 近年來,機器學習尤其是深度學習算法在網(wǎng)絡流量入侵檢測領域得到了廣泛應用,數(shù)據(jù)集樣本類別分布情況是影響機器學習算法性能的一個重要因素。針對網(wǎng)絡攻擊類別多樣,現(xiàn)有網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)集類別分布不均的問題,文章提出了一種基于生成對抗網(wǎng)絡與自編碼器的網(wǎng)絡流量異常檢測模型。首先,文章使用基于Wasserstein距離的條件生成對抗網(wǎng)絡對原始網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)中的少數(shù)類別進行重采樣;然后,使用堆疊去噪自...

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