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申请/专利权人：成都信息工程大学
摘要：本发明属于人工智能安全领域，公开了一种基于时间序列的网络流量对抗样本生成方法。本发明首先使用网络流量的时间序列特征数据训练一个一维CNN分类网络，再对CNN使用FGSM攻击算法得到对抗样本，将该对抗样本作为通用对抗扰动注入到原始样本中网络流量包传输方向交换的位置，然后将扰动后的样本返回给CNN再使用FGSM攻击算法迭代生成对对抗样本，最后将生成的通用对抗扰动注入到其他时间序列数据集中并对堆叠去噪自编码器进行对抗样本攻击。本发明能够有效地生成针对网络流量时间序列特征的通用对抗扰动，该通用对抗扰动能够有效降低模型对僵尸网络、暴力破解、端口扫描、Web攻击和DDoS攻击五种网络流量的分类性能。
主权项：1.一种基于时间序列的网络流量对抗样本生成方法，其特征在于，包括：S1，向用于预处理的模型中输入网络流量原始数据集；S2，向用于训练的分类器模型中输入S1得到的流量时间序列特征向量；S3，在分类器模型中结合FGSM攻击算法生成对抗扰动；S4，使用S3生成的对抗扰动注入到原始样本的指定位置，并返回给分类器模型迭代更新对抗扰动；S5，将S4中完成迭代生成的对抗扰动作为通用对抗扰动注入到对应类型的流量原始样本中；S6，最后将对抗样本输入到最终的分类器模型中进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都信息工程大学 一种基于时间序列的网络流量对抗样本生成方法及系统
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