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基于VAE-MSGAN网络的复杂细节图像生成方法
被引量:
1
1
作者
张德浩
王佳松
+1 位作者
陈禹平
王帅
《机电工程技术》
2021年第6期29-33,共5页
生成式对抗网络被广泛应用于图像生成领域,但其在图像生成时模型不易收敛,导致生成图像的局部细节易出现背景模糊问题。将变分自动编码器与生成式对抗网络相结合,在两者图像生成方面优势相结合的基础上,引入多尺度判别器,提出了VAE-MSGA...
生成式对抗网络被广泛应用于图像生成领域,但其在图像生成时模型不易收敛,导致生成图像的局部细节易出现背景模糊问题。将变分自动编码器与生成式对抗网络相结合,在两者图像生成方面优势相结合的基础上,引入多尺度判别器,提出了VAE-MSGAN网络模型。通过不同尺度的卷积核可以提取到更加丰富的特征信息,并通过加入批标准化(BN)层与特征融合处理,从而加快网络的收敛速度,有利于特征信息的重利用,再将两者提取到的特征信息进行融合,最后将改进的正则化方法应用到目标函数中,减小网络复杂度和过拟合,提升了GAN模型的训练稳定性和图像的局部细节生成质量。对设计的图像生成算法基于Ubuntu16.04环境下利用Tensorflow深度学习框架进行了实现和仿真。对比在不同军事图像类别上的图像生成质量,通过交叉验证证明生成图像与真实图像在深度学习分类器下分类准确率基本一致,验证了所设计网络模型的有效性。
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关键词
图像样本
生成
卷积神经
网络
生成式
对抗
网络
变
分
自动
编码器
下载PDF
职称材料
基于无监督多源数据特征解析的网络威胁态势评估
被引量:
14
2
作者
杨宏宇
王峰岩
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期143-154,共12页
针对监督式神经网络测试网络威胁时需根据数据类别标记进行建模的局限性,提出了一种基于无监督多源数据特征解析的网络威胁态势评估方法。首先,设计了一个面向安全威胁评估的变分自动编码器-生成式对抗网络(V-G),将只包含正常网络流量...
针对监督式神经网络测试网络威胁时需根据数据类别标记进行建模的局限性,提出了一种基于无监督多源数据特征解析的网络威胁态势评估方法。首先,设计了一个面向安全威胁评估的变分自动编码器-生成式对抗网络(V-G),将只包含正常网络流量的训练数据集输入V-G的网络集合层进行模型训练,并计算各层网络输出的重构误差。然后,通过输出层的三层变分自动编码器重构误差学习并获取训练异常阈值,使用包含异常网络流量的测试数据集测试分组威胁并统计每组测试的威胁发生概率。最后,根据威胁发生概率确定网络安全威胁严重度,结合威胁影响度计算威胁态势值以获取网络威胁态势。仿真实验结果表明,所提方法对网络威胁具有较强的表征能力,能够有效直观地评估网络威胁的整体态势。
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关键词
无监督
多源数据特征解析
变
分
自动
编码器
-
生成式
对抗
网络
威胁发生概率
威胁态势评估
下载PDF
职称材料
基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法
被引量:
22
3
作者
杨宏宇
王峰岩
吕伟力
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期474-484,共11页
针对基于数据类别标记的监督式网络数据建模方式在评估网络威胁态势时存在计算成本高,效率低和耗时长的问题,该文提出一种基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法。首先,设计一种变分自动编码器-生成式对抗网络(VAE-GAN)模型,将...
针对基于数据类别标记的监督式网络数据建模方式在评估网络威胁态势时存在计算成本高,效率低和耗时长的问题,该文提出一种基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法。首先,设计一种变分自动编码器-生成式对抗网络(VAE-GAN)模型,将只包含正常网络流量的训练数据集输入到由VAE-GAN组成的网络集合层进行训练,统计每层网络输出的重构误差,并使用输出层的3层变分自动编码器训练重构误差;然后使用包含异常网络流量的测试数据集进行分组威胁测试,统计每组测试的威胁发生概率;最后根据威胁发生概率确定网络安全威胁严重度,结合威胁影响度计算威胁态势值对网络安全威胁态势进行评估。仿真实验结果表明,与反向传播(BP)和径向基函数(RBF)方法相比,该方法能够更直观地评估网络威胁的整体态势,对网络威胁具有更好的表征效果。
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关键词
无监督
生成
推理
变
分
自动
编码器
-
生成式
对抗
网络
(
vae-gan
)
威胁发生概率
威胁态势评估
原文传递
题名
基于VAE-MSGAN网络的复杂细节图像生成方法
被引量:
1
1
作者
张德浩
王佳松
陈禹平
王帅
机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
中国科学院大学
出处
《机电工程技术》
2021年第6期29-33,共5页
文摘
生成式对抗网络被广泛应用于图像生成领域,但其在图像生成时模型不易收敛,导致生成图像的局部细节易出现背景模糊问题。将变分自动编码器与生成式对抗网络相结合,在两者图像生成方面优势相结合的基础上,引入多尺度判别器,提出了VAE-MSGAN网络模型。通过不同尺度的卷积核可以提取到更加丰富的特征信息,并通过加入批标准化(BN)层与特征融合处理,从而加快网络的收敛速度,有利于特征信息的重利用,再将两者提取到的特征信息进行融合,最后将改进的正则化方法应用到目标函数中,减小网络复杂度和过拟合,提升了GAN模型的训练稳定性和图像的局部细节生成质量。对设计的图像生成算法基于Ubuntu16.04环境下利用Tensorflow深度学习框架进行了实现和仿真。对比在不同军事图像类别上的图像生成质量,通过交叉验证证明生成图像与真实图像在深度学习分类器下分类准确率基本一致,验证了所设计网络模型的有效性。
关键词
图像样本
生成
卷积神经
网络
生成式
对抗
网络
变
分
自动
编码器
Keywords
image samples generation
convolutional neural network
generative adversarial networks
variational auto
-
encoder
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于无监督多源数据特征解析的网络威胁态势评估
被引量:
14
2
作者
杨宏宇
王峰岩
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期143-154,共12页
基金
国家自然科学基金民航联合研究基金资助项目(No.U1833107)~~
文摘
针对监督式神经网络测试网络威胁时需根据数据类别标记进行建模的局限性,提出了一种基于无监督多源数据特征解析的网络威胁态势评估方法。首先,设计了一个面向安全威胁评估的变分自动编码器-生成式对抗网络(V-G),将只包含正常网络流量的训练数据集输入V-G的网络集合层进行模型训练,并计算各层网络输出的重构误差。然后,通过输出层的三层变分自动编码器重构误差学习并获取训练异常阈值,使用包含异常网络流量的测试数据集测试分组威胁并统计每组测试的威胁发生概率。最后,根据威胁发生概率确定网络安全威胁严重度,结合威胁影响度计算威胁态势值以获取网络威胁态势。仿真实验结果表明,所提方法对网络威胁具有较强的表征能力,能够有效直观地评估网络威胁的整体态势。
关键词
无监督
多源数据特征解析
变
分
自动
编码器
-
生成式
对抗
网络
威胁发生概率
威胁态势评估
Keywords
unsupervised
multi
-
source data feature analysis
V
-
G
threat probability
threat situation assessment
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法
被引量:
22
3
作者
杨宏宇
王峰岩
吕伟力
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国石油天然气股份有限公司管道长春输油气分公司
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期474-484,共11页
基金
国家自然科学基金民航联合研究项目(U1833107)。
文摘
针对基于数据类别标记的监督式网络数据建模方式在评估网络威胁态势时存在计算成本高,效率低和耗时长的问题,该文提出一种基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法。首先,设计一种变分自动编码器-生成式对抗网络(VAE-GAN)模型,将只包含正常网络流量的训练数据集输入到由VAE-GAN组成的网络集合层进行训练,统计每层网络输出的重构误差,并使用输出层的3层变分自动编码器训练重构误差;然后使用包含异常网络流量的测试数据集进行分组威胁测试,统计每组测试的威胁发生概率;最后根据威胁发生概率确定网络安全威胁严重度,结合威胁影响度计算威胁态势值对网络安全威胁态势进行评估。仿真实验结果表明,与反向传播(BP)和径向基函数(RBF)方法相比,该方法能够更直观地评估网络威胁的整体态势,对网络威胁具有更好的表征效果。
关键词
无监督
生成
推理
变
分
自动
编码器
-
生成式
对抗
网络
(
vae-gan
)
威胁发生概率
威胁态势评估
Keywords
unsupervised generation reasoning
variant auto encoder
-
generative adversarial network(
vae-gan
)
threat probability
threat situation assessment
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于VAE-MSGAN网络的复杂细节图像生成方法
张德浩
王佳松
陈禹平
王帅
《机电工程技术》
2021
1
下载PDF
职称材料
2
基于无监督多源数据特征解析的网络威胁态势评估
杨宏宇
王峰岩
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
14
下载PDF
职称材料
3
基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法
杨宏宇
王峰岩
吕伟力
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
22
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