基于GAN的網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)增強研究綜述與展望

摘要： 近年來基于深度學習的AI技術(shù)發(fā)展迅速，數(shù)據(jù)規(guī)模成為需要考慮的首要條件。如何通過已有小樣本數(shù)據(jù)集實現(xiàn)數(shù)據(jù)增強成為一個值得關(guān)注的問題。針對上述問題對數(shù)據(jù)增強方法進行概括總結(jié)，介紹目前較為主流的數(shù)據(jù)生成模型-生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),著重對基于GAN的數(shù)據(jù)增強方法在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域小規(guī)模數(shù)據(jù)集上的研究應用進行分析總結(jié)，具體涵蓋方法所用的模型結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新之處、數(shù)據(jù)集、評估結(jié)果，提出對其的展望。