不平衡用户攻击数据的样本生成方法、装置、设备和介质

本发明公开了一种不平衡用户攻击数据的样本生成方法、装置、设备和介质，方法包括获取用户攻击行为数据集；根据用户攻击行为数据集的少数类集合生成少数类特征图；根据少数类特征图构建并训练双生成器和双判别器的对抗网络；使用训练完成的对抗网络生成少数类预测特征图，汇总少数类特征图、少数类预测特征图和多数类特征图，得到数量平衡的用户攻击特征样本数据集。本发明生成少数类攻击行为的RGBA特征图，可以提供更多的有效信息,准确表征用户攻击行为数据内部特征信息；根据不断改进双生成器的目标函数和双判别器的损失函数对网络进行优化训练，提高生成数据与真实数据的相似度，解决用户攻击数据的特征样本不平衡问题。