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基于GAN的网络流量对抗样本生成技术

随着机器学习的发展,机器学习已经广泛应用于入侵检测,但研究发现基于机器学习的检测技术存在安全隐患,极易遭受对抗样本的攻击,为了更好的评估入侵检测系统的鲁棒性,研究网络流量的对抗样本生成技术成为重中之重。但是基于全特征生成的网络流量对抗样本会丧失本应具备的攻击性,进而失去攻击的意义。针对以上问题,本次学术报告对基于GAN的网络流量对抗样本生成技术进行讲解,并拓展了该方法的评价指标。

基于GAN的网络流量对抗样本生成技术-张荣倩

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