典型文献
基于生成对抗网络与自编码器的网络流量异常检测模型
文献摘要：
近年来,机器学习尤其是深度学习算法在网络流量入侵检测领域得到了广泛应用,数据集样本类别分布情况是影响机器学习算法性能的一个重要因素.针对网络攻击类别多样,现有网络流量数据集类别分布不均的问题,文章提出了一种基于生成对抗网络与自编码器的网络流量异常检测模型.首先,文章使用基于Wasserstein距离的条件生成对抗网络对原始网络流量数据中的少数类别进行重采样;然后,使用堆叠去噪自编码器对重采样后的数据进行重构,获取数据的潜在信息;最后,使用编码器网络结合Softmax网络识别异常网络流量数据.在NSL-KDD入侵检测数据集上进行实验,实验结果表明,文章提出的异常检测模型可以有效提高类别占比不均衡的数据集中数量占比较少的攻击类型的识别率.
文献关键词：
深度学习;异常检测;生成对抗网络;去噪自编码器
中图分类号：
作者姓名：
郭森森;王同力;慕德俊
作者机构：
西北工业大学深圳研究院,深圳 518057
文献出处：
引用格式：
[1]郭森森;王同力;慕德俊-.基于生成对抗网络与自编码器的网络流量异常检测模型)[J].信息网络安全,2022(12):7-15
A类：
B类：
网络流量异常检测,检测模型,深度学习算法,入侵检测,检测领域,本类,机器学习算法,算法性能,网络攻击,流量数据,Wasserstein,条件生成对抗网络,少数类,重采样,堆叠,去噪自编码器,获取数据,Softmax,异常网络流量,NSL,KDD,检测数据集,数量占比,识别率
AB值：
0.236084
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