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基于GAN的入侵檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)抗樣本生成模型

兵器裝備工程學(xué)報(bào) 頁(yè)數(shù): 5 2023-06-25
摘要: 隨著人工智能技術(shù)的興起,基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用,但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型很容易受到對(duì)抗擾動(dòng)的影響。攻擊者通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)流量中添加微小的擾動(dòng)來(lái)構(gòu)建對(duì)抗樣本,使得入侵檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)其錯(cuò)誤分類(lèi)。論文基于GAN進(jìn)行設(shè)計(jì)與改進(jìn),提出了一種對(duì)抗樣本生成模型AdvWGAN,該模型針對(duì)惡意流量生成滿足網(wǎng)絡(luò)流量特性的對(duì)抗性惡意流量,并對(duì)黑盒入侵檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)抗攻擊。實(shí)驗(yàn)表明:AdvWGAN能夠在...

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