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面向恶意网页训练数据生成的GAN模型
被引量：
3
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作者
万梦翔
姚寒冰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第6期124-130,共7页
针对基于机器学习算法识别恶意网页时恶意网页样本收集困难的问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的扩展恶意网页样本数据集的方法(WS-GAN),使用少量的原始样本数据训练生成对抗网络,利用生成器模拟生成网页样本。同时在原有生成对抗...
针对基于机器学习算法识别恶意网页时恶意网页样本收集困难的问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的扩展恶意网页样本数据集的方法(WS-GAN),使用少量的原始样本数据训练生成对抗网络,利用生成器模拟生成网页样本。同时在原有生成对抗网络的结构中加入了多个判别器:全局判别器判别整体样本的真伪,控制生成样本整体的质量;各特征判别器判别其对应类别特征数据的真伪,控制生成样本细节部分的质量。实验结果表明,WS-GAN生成的网页特征样本可用于恶意网页分类器的训练,并且其生成样本的质量优于条件生成对抗网络和条件变分自编码器生成样本的质量。
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关键词
恶意
网页
识别
恶意网页特征
机器学习
生成对抗网络
多判别器
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职称材料
题名
面向恶意网页训练数据生成的GAN模型
被引量：
3
1
作者
万梦翔
姚寒冰
机构
武汉理工大学计算机科学与技术学院
武汉理工大学交通物联网技术湖北省重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第6期124-130,共7页
基金
国家自然科学基金(61771354)
交通物联网技术湖北省重点实验室基金(2017III028-002)。
文摘
针对基于机器学习算法识别恶意网页时恶意网页样本收集困难的问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的扩展恶意网页样本数据集的方法(WS-GAN),使用少量的原始样本数据训练生成对抗网络,利用生成器模拟生成网页样本。同时在原有生成对抗网络的结构中加入了多个判别器:全局判别器判别整体样本的真伪,控制生成样本整体的质量;各特征判别器判别其对应类别特征数据的真伪,控制生成样本细节部分的质量。实验结果表明,WS-GAN生成的网页特征样本可用于恶意网页分类器的训练,并且其生成样本的质量优于条件生成对抗网络和条件变分自编码器生成样本的质量。
关键词
恶意
网页
识别
恶意网页特征
机器学习
生成对抗网络
多判别器
Keywords
malicious Web page detection
malicious Web page feature
machine learning
Generative Adversarial Network(GAN)
multiple discriminator
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向恶意网页训练数据生成的GAN模型
万梦翔
姚寒冰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
3
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