[发明专利]网络流量特征序列生成模型的训练方法、生成方法及装置在审
| 申请号： | 202211043347.5 | 申请日： | 2022-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN115496180A | 公开（公告）日： | 2022-12-20 |
| 发明（设计）人： | 刘军;李鉴学;肖扬;吴家威;刘芳;周文莉 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;H04L9/40 |
| 代理公司： | 北京金咨知识产权代理有限公司 11612 | 代理人： | 薛海波 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 网络流量 特征 序列 生成 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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