基于无监督学习的入侵流量检测分类

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：针对现有入侵流量检测模型对小样本分类准确率低的问题，提出了一种基于Wasserstein Divergence Objective for GANs （WGAN div）和Information Maximizing Generative Adversarial Nets（Info GAN）的无监督学习入侵流量分类模型。（剩余13967字）

试读结束

目录
monitor