基于GAN的流量检测类不平衡问题
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摘要：针对异常流量检测任务中存在的类不平衡问题，提出了一种基于生成式对抗网络（generative adversarial networks，GAN）和时间卷积网络（temporal convolutional network，TCN）的上采样方法，该方法能够有效增强少数类样本的表示能力。将GAN网络扩展为带有梯度惩罚机制和条件辅助信息的Wasserstein生成对抗网络CWGAN-gp，梯度惩罚机制通过在判别器的损失函数中加入惩罚项，约束判别器的梯度，提高了训练的稳定性和生成效果。（剩余13743字）