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申请/专利权人：重庆科技大学;贺傲
摘要：本发明涉及一种基于相互对抗网络的恶意流量检测方法。该方法结合了新型的相互对抗网络模型和基于改进阈值选择（NOR_MSE）的异常检测算法。具体而言，本发明通过两个相同的重构自动编码器子网来学习正常流量样本的数据分布，并在检测过程中根据重构误差识别恶意流量。训练过程中，两个子网交替成为彼此的重构器和判别器，具体训练方法包括线性对抗训练、倒置对抗训练和随机对抗训练，增强模型的重构能力和检测性能。本发明通过相互对抗训练和改进的阈值选择方法，有效解决了传统方法在高维数据保留、重构能力和检测准确性方面的不足，显著提高了恶意流量检测的准确性和适用性，提供了一种高效、可靠的网络安全解决方案。
主权项：1.一种基于相互对抗网络的恶意流量半监督检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1）采集流量包数据，将二进制的流量包数据通过解码方式形成可读的文件，然后保存，对于冗余包进行过滤；2）采用CICFlowMeter方法提取流特征；3）利用相互对抗网络进行训练，在训练过程中，两个子网交替成为彼此的重构器和鉴别器，增强重构能力；4）使用NOR_MSE阈值选择方法对每个正常流量和异常流量样本的重构误差距离进行验证，确定阈值；5）判断异常分数，得到最终的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆科技大学 贺傲 基于相互对抗网络的恶意流量半监督检测方法
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