基于改进深度卷积生成对抗网络的入侵检测方法研究

针对入侵检测系统因采用的网络攻击样本具有不平衡性而导致检测结果出现较大偏差的问题,文章提出一种将改进后的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(DCGAN-DNN),深度卷积生成对抗网络能够通过学习已知攻击样本数据的内在特征分布生成新的攻击样本,并对深度卷积生成对抗网络中生成网络所用的线性整流(ReLU)激活函数作出改进,改善了均值偏移和神经元坏死的问题,提升了训练稳定性。使用CIC-IDS-2017数据集作为实验样本对模型进行评估,与传统的过采样方法相比DCGAN-DNN入侵检测模型对于未知攻击和少数攻击类型具有较高检测率。     

基于生成对抗网络的网络入侵检测系统

为了解决在真实网络环境中,异常数据比正常数据更难获得的问题,提出基于生成对抗网络的网络入侵检测系统GAN-NIDS.在训练阶段只使用正常数据,通过卷积操作压缩数据,使网络结构记住正常数据的深度特征.在测试时,正常数据通过生成器生成的数据与原始数据之间的损失(loss),远小于异常数据通过生成器生成的数据与原始数据之间的...     

面向网络入侵检测数据的对抗样本生成方法

选用Deepfool以及JSMA(jacobian-based saliency map attack)算法,在攻击特征中加入不影响攻击特性的定向扰动,通过白盒攻击生成对抗样本.通过实现扰乱检测模型的判断,从而躲过特征检测,为入侵检测模型提升自身鲁棒性提供了更为丰富的训练样本.     

基于生成对抗网络的入侵检测类别不平衡问题数据增强方法

数据类别不平衡问题是制约机器学习技术在入侵检测领域应用效果的重要因素。当训练数据不均衡时,训练得到模型的分类结果往往倾向多数类,从而极大影响分类效果。针对基于机器学习算法进行入侵检测时训练样本不均衡以及由于数据隐私性导致训练样本不足和更新慢的问题,提出一种基于生成对抗网络和深度神经网络相结合的入侵数据增强方法,以实现样本集的类别均衡。通过NSL-KDD数据集对模型评估,本文所提方法不仅具有较高的准确率,而且对未知攻击和只有少数样本的攻击类型具有较高的检测率。     

一种气温降尺度的半循环对抗生成网络

提出了一种半循环对抗生成降尺度模型，应用于ERA5再分析全球气候地表温度数据在中国及其周边地区的降尺度，该模型引入了重建生成器网络和退化生成器网络，采用对抗损失和半循环损失来优化降尺度结果。通过消融实验验证了该模型的有效性。结果表明，与传统的插值方法以及其他深度学习模型相比，该模型在客观评价指标上有所提高，所生成的地表温度数据细节更加丰富。     

二分类判别网络的对抗样本检测

在原始图像数据集中,添加特殊的细微扰动能形成对抗样本,经这类样本攻击的深度神经网络等模型可能以高置信度给出错误输出,然而当前大部分检测对抗样本的方法有许多前提条件,限制了其检测能力.针对这一问题,该文提出一个二分类判别网络模型,通过多层卷积神经网络来提取样本数据的主要特征;应用特殊的判别目标函数,结合不同程度的噪声数据...     

改进条件生成对抗网络的文本生成图像方法

该文提出了一种改进条件生成对抗网络的文本生成图像模型(TxtGAN),使用一对生成器和判别器的单阶段生成方式生成高分辨率图像,避免因训练多个GAN消耗大量计算资源.生成器网络由一系列生成模块(RUPBlock)组成,每个模块中应用条件批量归一化方法,在实现图像生成的同时充分融合了文本信息与图像特征,较好地保留了文本信息...     

基于生成对抗网络的手写汉字生成方法研究

在计算机机械学习领域,相对于数字和英文字母,手写汉字的自动生成研究是个重点难点问题,且具有重要研究意义。随着深度学习的不断发展,生成对抗网络在图像生成领域取得了很大进展。本文提出了一种基于循环生成对抗网络(Cycle Generative Adversarial Networks, CycleGAN)的无监督手写汉字生成方法。利用标准仿宋字体图像和手写字体图像进行训练,生成的手写汉字图像具有比较高的识别度。     

基于生成对抗网络的SAR图像去噪

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像是一种能够全天时、全天候产生高分辨率图像的主动式对地观测系统,在农业和军事等方面得到了广泛应用.然而,由于相干成像机制受到相干斑噪声的影响,因此提出了一种基于生成式对抗网络的SAR图像盲去噪算法,构造了基于残差结构的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)作为生成网络,可以加速训练过程,提高去噪性能.本文还利用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似指数(structural similarity index measure,SSIM)定义一种新的损失函数,使得去噪后的图像更符合人眼的视觉感知要求.实验结果表明,本文算法可以有效地抑制SAR图像中的相干噪声,获得良好的去噪效果.     

基于神经网络的入侵检测模型

对当前网络上的入侵和入侵检测技术进行了分析,论述了神经网络应用于入侵检测系统中的优势,给出了一个基于神经网络的入侵检测的实施模型。     

基于生成对抗单分类网络的异常声音检测

针对正常和异常声音可能具有较大的相似性, 有时无法利用自编码器重构误差大小区分的问题, 提出一种生成对抗单分类网络方法进行异常声音检测, 通过多次训练, 该方法学习正常样本的分布特征. 在测试过程中, 测试正常样本能以极小的误差进行重构, 而异常样本重构效果较差, 在某些频率段会发生畸变, 从而给出判别分类结果. 实验采用UrbanSound8K公开数据集和实测电机声音数据集进行了测试, 获得该方法的准确率分别为86.3%和98.1%, 比卷积自动编码器等主要深度学习方法分别提高了5.0%和3.0%.     

基于卷积神经网络的入侵检测算法

作为深度学习的一种有效算法,深度卷积网络已成功应用在处理图像、视频和音频等领域.通过建立一卷积神经网络模型并应用于网络入侵检测,选取的卷积核与数据进行卷积操作提取特征的局部相关性从而提高特征提取的准确度.采集到的网络数据通过多层"卷积层-下采样层"的处理对网络中正常行为和异常行为的特征进行深度刻画,最后通过多层感知机进行正确分类.KDD 99数据集上的实验表明,文中提出的卷积神经网络模型与经典BP神经网络、SVM算法等相比,有效提高了入侵检测识别的分类准确性.      

一种基于改进的BP神经网络的入侵检测方法

针对普通BP神经网络算法学习收敛速度慢、易造成局部极小的问题,提出一种改进的BP神经网络入侵检测方法,其采用拟牛顿的方法进行学习,即对目标矩阵求二阶导数.运用该方法能够有效提高学习速度,消除局部极小.仿真结果表明,改进的BP神经网络入侵检测方法收敛速度快,比标准的BP入侵检测方法误检率低,能够很好地提高学习效率,更加有效地检测攻击行为.     

基于BP网络的入侵检测模型研究与实现

入侵检测是一种积极主动的安全防护技术。入侵检测系统可分为基于主机的和基于网络的两种。和防火墙等其它安全产品相比,他们还存在很多缺陷。人工神经网络通过对大量训练样本的学习,可以获得正常和异常数据的分类知识,从而能够对入侵的异常数据进行识别。为此给出了基于BP网络的入侵检测系统,从试验数据发现,该系统不仅在测试阶段的检全率和误检率达到了令人满意的效果,而且在实时检测中,由于计算量不大,对于攻击和扫描的反应速度快,只要建立相应的报警机制,一旦检测到可能的入侵行为,系统就会立即通知管理员采取适当的措施,保护系统安全。     

基于入侵检测的BP网络算法

阐述了入侵检测技术的发展与现状,对目前所采用的入侵检测技术及其特点进行了分析比较,探讨了将神经网络应用于网络入侵检测的可行性.结合网络入侵和主机入侵方面的检测能力,构建了基于智能体的分布式入侵检测系统的体系结构模型.重点讨论了神经网络入侵检测算法,提出了较优的变速度回归神经网络检测算法.     

基于生成式对抗网络的字体风格迁移方法

针对风格多样的中文字体设计和复杂操作的问题,提出一种生成式对抗网络的汉字风格迁移和字库设计方法。将宋体与黑体作为测试数据集,将瑞虎宋体作为目标数据集,通过生成式对抗网络对抗训练方法,使宋体与黑体字风格转换为瑞虎宋体风格。通过实验生成的字体图像轮廓更加平滑和美观,表明本文提出的方法能够显著提高对字形设计的工作效率。