一种基于增量学习的加密对抗攻击检测方法和系统

本发明提出一种基于增量学习的加密对抗攻击检测方法和系统。其中，方法包括：提取加密流量特征数据；基于VAE模型和GAN模型对加密流量特征进行数据增强，得到原训练集；应用原训练集对SVM进行初始训练，得到初始训练SVM；通过增量样本构建原模型保留集和新增样本保留集；应用原模型保留集和新增样本保留集训练所述初始训练SVM，得到增量训练SVM；应用所述增量训练SVM进行加密对抗攻击检测，并重复上一步骤。本发明提出的方案能够通过数据增强技术生成多样化的训练样本，缓解数据稀缺和数据不平衡问题。采用增量学习策略，使得模型能够在新的加密流量出现时快速更新，无需重新训练整个模型，从而提高了分类效率和准确性。