基于SA-WGAN的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)方法

摘要： 針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的海量、復(fù)雜、多維、不平衡、低價(jià)值密度等特點(diǎn)，提出了一種引入了自注意力機(jī)制的WGAN異常檢測(cè)方法。該方法將輕量化的自注意力機(jī)制嵌入到WGAN中，充分挖掘了流量數(shù)據(jù)中的潛在關(guān)聯(lián)性，利用生成誤差和重構(gòu)誤差評(píng)估了綜合異常得分，再利用自適應(yīng)窗口技術(shù)進(jìn)行異常初判和異常裁剪。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該方法在精確率、召回率和F1值等指標(biāo)的檢測(cè)性能上，較傳統(tǒng)的生成式異常檢測(cè)方法有明顯提升...