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首页GAN驱动的网络攻击检测进展综述
本文主要探讨了基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)的网络攻击检测研究。GAN作为深度学习领域的一项重要创新,它是由一个生成器和一个判别器组成的动态博弈模型,这两个组件通过相互竞争与协作来实现数据的生成和识别。生成器的任务是学习数据分布,试图欺骗判别器,而判别器则负责区分真实数据和生成的数据,不断提高自己的判断能力。这种"生成"和"对抗"的机制在许多领域展现出了强大的潜力,包括网络安全。 在网络安全背景下,研究人员利用GAN的特性,将其应用于网络攻击检测中。一方面,GAN可以用来生成各种网络攻击样本,这些样本有助于构建更全面的攻击数据库,以便于训练和测试防御系统。通过这种方式,GAN能够模拟出复杂且难以识别的攻击模式,从而提升网络攻击的检测能力。 另一方面,GAN的判别器部分在网络安全中的角色是关键。它可以分析网络流量、行为模式或其他数据特征,以检测异常活动或潜在的攻击行为。由于GAN能自动学习和适应不断变化的威胁,这使得它在实时威胁检测和预测方面具有显著优势。 目前的研究已经涵盖了GAN在网络攻击检测中的应用范围,包括但不限于恶意软件检测、入侵检测、DoS攻击识别等方面。然而,尽管GAN展现出巨大潜力,仍存在一些挑战,如模型的稳定性和可解释性问题,以及如何处理大量实时网络数据等。 基于GAN的网络攻击检测研究正在不断发展,它有望为网络安全提供更为智能和精确的保护手段。然而,未来的研究还需进一步探索如何优化GAN的性能,提高其鲁棒性,并结合其他技术,如深度学习集成和安全分析,以构建更为完善的网络防御体系。
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1
等级保护
2019
年第
2
期
基于 GAN 的网络攻击检测研究综述
傅建明
1,2
,黎琳
1
,郑锐
1
,苏日古嘎
1
(1. 武汉大学国家网络安全学院,湖北武汉 430072;
2. 武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室,湖北武汉 430072)
摘 要 :生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)是近年来深度学
习领域的一个重大突破,是一个由生成器和判别器共同构成的动态博弈模型。其“生成”和“对
抗”的思想获得了广大科研工作者的青睐,满足了多个研究领域的应用需求。受该思想的启发,
研究者们将 GAN 应用到网络安全领域,用于检测网络攻击,帮助构建智能有效的网络安
全防护机制。文章介绍了 GAN 的基本原理、基础结构、理论发展和应用现状,着重从网
络攻击样本生成、网络攻击行为检测两大方面研究了其在网络攻击检测领域的应用现状。
关键词 :G A N ;生 成 器 ;判 别 器 ;网 络 攻 击 ;网 络 安 全
中图分类号 :TP309 文献标识码 : A 文章编号 :1671-1122(2019)02-0001-09
中 文 引 用 格 式 :傅 建 明 ,黎 琳 ,郑 锐 ,等 . 基于 GAN 的网络攻击检测研究综述 [J]. 信 息 网 络 安 全 ,2 0 1 9 ,19( 2 ):1
-
9.
英文引用格式 :FU Jianming, LI Lin, ZHENG Rui, et al. Survey of Network Attack Detection Based on GAN[J].
Netinfo Security, 2019,1 9( 2):1
-
9.
Survey of Network Attack Detection Based on GAN
FU Jianming
1, 2
, LI Lin
1
, ZHENG Rui
1
, Suriguga
1
(
1. School of Cyber Science and Engineering
,
Wuhan University
,
Wuhan Hubei 430072
,
China
;
2. Key Laboratory of
Aerospace Information Security and Trusted Computing
,
Ministry of Education
,
Wuhan University
,
Wuhan Hubei 430072
,
China
)
Abstract: Generative adversarial network (GAN) is a major breakthrough in the eld
of deep learning in recent years. It is a dynamic game model composed of generator and
discriminator. Its ideas of “generation” and “confrontation” have won the favor of the vast
number of scientific researchers and met the application needs of many research fields.
Inspired by the ideas, researchers applied GAN to the field of network security to detect
network attacks and help build an intelligent and effective network security protection
mechanism. This paper introduces the basic principle, infrastructure, theoretical development
and application status of GAN, and focuses on the application status of GAN in the eld of
network attack detection from two aspects of network attack sample generation and network
attack behavior detection.
Key words: GAN; generator; discriminator; network attack; network security
收稿日期:
2018-9-28
基金项目:
国家自然科学基金 [61373168];国家自然科学基金联合基金 [U1636107]
作者简介:
傅建明(1969—),男,湖南,教授,博士,主要研究方向为系统安全、移动安全;黎琳(1996—),女,贵州,硕士研究生,主要
研究方向为网络安全;郑锐(1992—),男,河南,博士研究生,主要研究方向为网络安全;苏日古嘎(1993—),女,内蒙古,硕士研究生,
主要研究方向为网络 安全。
通信作者:
傅建明 3578428633@qq.com
doi
:
10.3969/j.issn.1671-1122.2019.02.001
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