基于SGAN的网络入侵异常检测方法研究

发布时间：2022-11-07 17:28

　　互联网高速发展的今天,网络安全日益引起人们的关注。但是,作为网络安全核心要素的网络入侵异常检测技术,仍然面临着无法有效检测未知攻击的问题。在本文中,我们将半监督模型SGAN用于网络入侵检测,基于nsl-kdd数据集进行对比实验来证明,SGAN的模型相比有监督模型,对含有未知攻击的测试集有更高的检测准确率。 

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
1 引言
2 相关工作
3 基于SGAN的入侵检测模型
4 实验与分析
    4.1 数据集
    4.2 实验设置
    4.3 实验分析
5 总结


【参考文献】：
博士论文
[1]基于深度学习的网络异常检测技术研究[D]. 尹传龙.战略支援部队信息工程大学 2018



本文编号：3704098