基于生成对抗网络的入侵检测分类方法研究

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摘  要：提出了一种创新的OSW-GAN框架，用于解决小样本条件下的网络入侵检测问题。通过融合SMOTE过采样技术与Wasserstein GAN，构建了具有三层改进的混合模型：（1）采用高斯混合模型（GMM）的多样性采样策略；（2）引入梯度惩罚的Wasserstein距离度量；（3）设计分维度处理的生成器-判别器架构。（剩余8469字）

试读结束

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