基于生成对抗网络的网络异常检测及应用

本文探讨生成对抗网络(GAN)在网络异常检测中的应用,提出了一种基于GAN的检测方法。利用对抗训练捕捉网络流量特征分布,对异常行为进行精确检测。算法包括网络流量数据预处理和异常检测模块,前者用于转换数据格式,后者基于GAN架构生成并检测异常流量。试验结果显示,该方法在准确率、召回率和F1分数方面显著优于传统规则和签名检测方法,具备更高的灵活性和适应性,提升了网络系统的安全性和稳定性。