一种基于分类器TransGAN和空间通道协同自注意力的数据增强方法

本发明提供了一种基于分类器TransGAN和空间通道协同自注意力的数据增强方法。包括：步骤1，对网络流量数据集进行数据清洗，利用互信息提取恶意流量的关键特征并通过值映射叠加的方式将网络流量CSV形式转换成RGB图像；步骤2，使用空间通道协同自注意力机制捕获RGB图中网络流量数据的多语义信息，并结合类别信息将其输入到TransGAN的生成器中生成带标签的流量样本；步骤3，对生成器额外引入一层类别输出层，区分输入样本是来自真实数据集还是生成器生成的带标签样本，通过动态平衡自适应损失函数并结合类别损失和判断损失，指导生成器和判别器的训练。