融合流模型对抗生成网络和聚类算法的网络异常流量检测方法

摘要

本发明提出融合流模型对抗生成网络和聚类算法的网络异常流量检测方法，该方法包含步骤：S1:获取网络流量数据，并对其进行分类存储；S2:数据预处理；S3:设计神经网络模型；S4:训练网络模型，根据流模型的输出计算阈值γ；S5:用训练好的模型对网络流量进行预测；S6:利用对抗生产网络合成灰度图：S7:对未知类型网络流量对应的灰度图使用密度聚类算法聚类,根据聚类结果更新训练集数据并重新训练网络模型；S8:对网络流量进行分类得到分类结果。该方法能实时检测各种已知和新型未知的网络攻击并有效提高网络异常流量的检测效率。