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发明公开
网络流量特征序列生成模型的训练方法、生成方法及装置审中-实审

公开(公告)号：CN115496180A

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211043347.5

申请日：2022-08-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 刘军 , 李鉴学 , 肖扬 , 吴家威 , 刘芳 , 周文莉

IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , H04L9/40

Abstract: 本发明提供一种网络流量特征序列生成模型的训练方法、生成方法及装置，针对网络流量的包含基础特征、数据包特征、时间特征和恶意流量特征的特征序列进行仿真，能够关注到应用层数据的特征。基于生成对抗网络进行无监督学习，简化了配置工作，提高了对网络流量特征序列进行仿真的效率。其中，基于强化学习构建生成器，能够提高对网络特征仿真的泛化能力，以适应更复杂的网络环境。采用蒙特卡洛学习构建生成器能够提高生成器的泛化能力。采用Wasserstein Loss作为生成器的损失函数，能够免生成对抗网络中常见的过拟合和模式崩溃问题。

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