公开(公告)号：CN117749477A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311748691.9

申请日：2023-12-18

申请人： 电子科技大学 ,  中移物联网有限公司

发明人： 肖堃 ,  陈显森 ,  李蒙 ,  罗蕾 ,  陈丽蓉

IPC分类号： H04L9/40 ,  H04L41/16 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/088 ,  G06N3/094

摘要： 本发明公开了一种基于生成对抗网络的网络流量异常检测方法，在通信网络正常运行状态下和攻击状态下分别采集若干流量数据，对流量数据进行预处理得到二维特征图像，将正常状态下的流量数据对应的二维特征图像作为训练样本对生成对抗网络进行训练，然后分别将正常状态下和异常状态下的流量数据所对应的二维特征图像输入训练好的生成器，确定正常流量和异常流量的评价分数阈值，在进行网络流量异常检测时，生成流量数据的二维特征图像并输入生成器，计算生成二维特征图像的评价分数，根据评价阈值得到异常检测结果。本发明将流量数据转换为二维特征图像，通过生成对抗网络学习正常流量数据的特征进而实现异常检测，提高异常检测的准确率。

公开(公告)号：CN117749477B

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202311748691.9

申请日：2023-12-18

申请人： 电子科技大学 ,  中移物联网有限公司

发明人： 肖堃 ,  陈显森 ,  李蒙 ,  罗蕾 ,  陈丽蓉

IPC分类号： H04L9/40 ,  H04L41/16 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/088 ,  G06N3/094

摘要： 本发明公开了一种基于生成对抗网络的网络流量异常检测方法，在通信网络正常运行状态下和攻击状态下分别采集若干流量数据，对流量数据进行预处理得到二维特征图像，将正常状态下的流量数据对应的二维特征图像作为训练样本对生成对抗网络进行训练，然后分别将正常状态下和异常状态下的流量数据所对应的二维特征图像输入训练好的生成器，确定正常流量和异常流量的评价分数阈值，在进行网络流量异常检测时，生成流量数据的二维特征图像并输入生成器，计算生成二维特征图像的评价分数，根据评价阈值得到异常检测结果。本发明将流量数据转换为二维特征图像，通过生成对抗网络学习正常流量数据的特征进而实现异常检测，提高异常检测的准确率。