基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與自編碼器的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測模型
信息網(wǎng)絡(luò)安全
頁數(shù): 9 2022-12-10
摘要: 近年來,機(jī)器學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)算法在網(wǎng)絡(luò)流量入侵檢測領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)集樣本類別分布情況是影響機(jī)器學(xué)習(xí)算法性能的一個(gè)重要因素。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊類別多樣,現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與自編碼器的網(wǎng)絡(luò)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中的少數(shù)類別進(jìn)行重采樣;然后,使用堆疊去噪自...