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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要：本发明涉及网络安全技术领域，特别涉及一种基于WSAGAN的类别不平衡加密流量数据增强方法及系统，使用真实加密流量样本数据对生成对抗网络进行迭代训练，获得生成对抗网络模型，其中，生成对抗网络中，在生成器和鉴别器中利用自注意力机制捕捉输入数据序列中的距离依赖关系并动态生成融合特征向量，生成器基于随机噪声向量和真实加密流量样本数据生成伪加密流量数据，鉴别器衡量真实加密流量数据和伪加密流量数据之间差异，基于差异并利用反向传播算法更新生成器参数，并通过迭代训练过程使鉴别器衡量的生成器重新生成的伪加密流量数据和真实加密流量数据差异满足预设条件；使用生成对抗网络模型生成扩充加密流量样本数据，基于扩充加密流量样本数据与真实加密流量样本数据组建增强加密流量样本数据集。本发明通过生成流量样本来弥补少数类的样本缺失，确保每个类样本数的均衡，以缓解数据集类别不平衡导致分类器过多关注多数类而忽略少数类的问题。
主权项：1.一种基于WSAGAN的类别不平衡加密流量数据增强方法，其特征在于，包含：获取标注有类别标签的加密流量样本数据集，所述加密流量样本数据集包含：标签类别不平衡的真实加密流量样本数据；使用真实加密流量样本数据对生成对抗网络进行迭代训练，获得生成对抗网络模型，其中，生成对抗网络中，在生成器和鉴别器中利用自注意力机制捕捉输入数据序列中的距离依赖关系并动态生成融合特征向量，生成器基于随机噪声向量和真实加密流量样本数据生成伪加密流量数据，鉴别器衡量真实加密流量数据和伪加密流量数据之间差异，基于差异并利用反向传播算法更新生成器参数，并通过迭代训练过程使鉴别器衡量的生成器重新生成的伪加密流量数据和真实加密流量数据差异满足预设条件；使用生成对抗网络模型生成扩充加密流量样本数据，基于扩充加密流量样本数据与真实加密流量样本数据组建增强加密流量样本数据集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于WSAGAN的类别不平衡加密流量数据增强方法及系统
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