一种基于自注意力残差生成对抗网络的网络入侵检测方法

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一种基于自注意力残差生成对抗网络的网络入侵检测方法
申请号:CN202510989487
申请日期:2025-07-17
公开号:CN120825317A
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于自注意力残差生成对抗网络的网络入侵检测方法,属于网络入侵检测技术领域,采集网络流量数据,并对网络流量数据进行预处理,得到真实训练数据;构建并训练FARD‑WGAN‑GP模型,并基于训练后的FARD‑WGAN‑GP模型生成混合型伪数据;构建时序注意力检测模型;基于真实训练数据和伪数据,训练时序注意力检测模型;基于训练后的时序注意力检测模型进行网络入侵实时检测;基于实时检测结果,优化FARD‑WGAN‑GP模型,并基于优化后的FARD‑WGAN‑GP模型优化时序注意力检测模型;基于优化后的时序注意力检测模型进行网络入侵检测。该方法提高了生成数据的质量,提高了检测的准确性。
技术关键词
残差生成对抗网络 网络入侵检测方法 GP模型 网络流量数据 混合型 时序特征 pcap文件 网络入侵检测技术 分类器 注意力机制 随机噪声 时序依赖关系 核心交换机 连续特征 离散特征 参数
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