公开(公告)号：CN113806734B

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202110958434.2

申请日：2021-08-20

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 赖英旭 ,  田必涛 ,  王一鹏 ,  刘静 ,  孙墨童

IPC: G06F21/55 ,  G06F21/56 ,  G06N3/02 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种级联式基于条件的能量生成对抗网络的网络攻击恢复方法，将流量数据中表示为传感器测量值作为输入，用训练好的模型生成特征数据；训练好的基于条件的生成对抗网络生成的特征数据作为额外信息与随机噪声拼接作为输入；统计恢复数据和真实数据之间的绝对误差，以及不同模型训练所需的时间以及所需占用的空间，并利用这些指标衡量不同模型之间的性能差异。本发明所使用的基于条件的生成对抗网络模型，能够快速模拟出系统征程运行时的行为特征，所提出的基于条件的能量生成式对抗网络可以有效提高测量值的恢复精度，所设计的自适应决策策略可以提高测量值恢复的稳定性，减少生成异常点的可能性。

公开(公告)号：CN113806734A

公开(公告)日：2021-12-17

申请号：CN202110958434.2

申请日：2021-08-20

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 赖英旭 ,  田必涛 ,  王一鹏 ,  刘静 ,  孙墨童

IPC: G06F21/55 ,  G06F21/56 ,  G06N3/02 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种级联式基于条件的能量生成对抗网络的网络攻击恢复方法，将流量数据中表示为传感器测量值作为输入，用训练好的模型生成特征数据；训练好的基于条件的生成对抗网络生成的特征数据作为额外信息与随机噪声拼接作为输入；统计恢复数据和真实数据之间的绝对误差，以及不同模型训练所需的时间以及所需占用的空间，并利用这些指标衡量不同模型之间的性能差异。本发明所使用的基于条件的生成对抗网络模型，能够快速模拟出系统征程运行时的行为特征，所提出的基于条件的能量生成式对抗网络可以有效提高测量值的恢复精度，所设计的自适应决策策略可以提高测量值恢复的稳定性，减少生成异常点的可能性。