基于生成对抗网络的抗混淆性网络入侵检测方法

摘要

本发明公开了一种基于生成对抗网络的抗混淆性网络入侵检测方法，收集若干正常实例和攻击实例，采用攻击实例对生成对抗网络进行训练，根据实际情况确定需要提升抗混淆性的目标入侵检测系统，并针对该目标入侵检测系统配置一个入侵检测模型并进行训练，然后采用攻击实例对生成对抗网络中生成器和入侵检测模型进行联合训练以实现对目标入侵检测系统的欺骗，再采用正常实例和攻击实例对生成对抗网络中生成器和入侵检测模型进行再次联合训练以实现对目标入侵检测系统的超越。本发明基于生成对抗网络生成的攻击实例，采用一个入侵检测模型对目标入侵检测系统进行模拟、欺骗和超越，从而提高网络入侵的抗混淆性能。