EB-GAN:基于BiGAN的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測方法

摘要： 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)是網(wǎng)絡(luò)安全的重要組成部分，被用來檢測并防御各種外來攻擊。作為入侵檢測尤為重要的方法之一，傳統(tǒng)的異常檢測模型存在誤報率高、性能差等問題。針對這些問題，提出一種網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測模型Enhanced BiGAN(EB-GAN)。使用BiGAN基本網(wǎng)絡(luò)框架學(xué)習(xí)真實復(fù)雜數(shù)據(jù)的分布；GAN的鑒別器使用雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)捕捉序列分布的時間相關(guān)性，添加注意力機(jī)制使模型更有效地找...