一种基于对抗性机器学习的网络流量审计优化防御方法

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一种基于对抗性机器学习的网络流量审计优化防御方法
申请号:CN202510867003
申请日期:2025-06-26
公开号:CN120692080A
公开日期:2025-09-23
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于对抗性机器学习的网络流量审计优化防御方法,属于网络安全防护技术领域。本发明通过生成对抗样本并用于训练审计模型,提升其对隐蔽攻击的检测能力,同时引入动态适应机制以应对新型攻击。
技术关键词
生成器网络 网络流量审计 样本 审计系统 深度神经网络 梯度下降算法 审计模型 网络安全防护技术 机器学习模型 对抗性 更新网络参数 模型更新 动态 字节流 模块 数据 协议 策略
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