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摘要：本发明公开了一种基于改进GAN+EA和ResNet的入侵检测方法，属于计算机网络安全领域入侵检测系统领域，针对网络环境中存在未知威胁的挑战，传统入侵检测方式误报率高的问题，对传统的生成对抗网络进行改进，引入编码器结构使得GAN具备了学习有意义的特征表示能力，使用Wasserstein距离和梯度惩罚来约束鉴别器，缓解了训练中梯度消失梯度爆炸的问题；本方法提出使用EA进化算法将生成对抗网络生成的样本作为第一代种群进行交叉、变异演化生成新的特征，并提出一种新的适应度计算方法保留后代，在缓解数据不平衡的同时扩充了数据样本的多样性，更好的模拟未知威胁。
主权项：1.一种基于改进GAN+EA和ResNet的入侵检测方法，其特征在于：具体包含如下两个步骤：步骤1，改进GAN网络的训练，生成相似样本；步骤2，EA使用第一阶段GAN生成的数据作为第一代种群，通过不断演化得到新的数据；步骤3，经过步骤1和步骤2对样本的补充，将扩充后的样本用于ResNet的训练来得到分类器；其中，GAN为生成对抗网络；EA为演化算法；ResNet为残差神经网络。
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百度查询： 天翼云科技有限公司 一种基于改进GAN+EA和ResNet的入侵检测方法
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