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题名基于GAN的对抗网络流量生成研究
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作者
杨琳
林宏刚
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机构
成都信息工程大学网络空间安全学院(芯谷产业学院)
先进密码技术与系统安全四川省重点实验室
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出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第S2期862-870,共9页
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基金
国家242信息安全计划项目(2021-037)
四川省自然科学基金项目(2024NSFSC0515)。
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文摘
对抗网络流量在设备隐私保护和网络安全等领域扮演着重要角色,然而目前对抗网络流量生成方法缺乏对质量的约束,导致生成的流量偏离原始流量特性,在实际应用中丧失其对抗能力。因此,提出一种基于GAN的对抗网络流量生成方法,改进生成器设计,以卷积神经网络提取原始流量特征的抽象表示,经基础迭代算法生成扰动,确保扰动保持原始流量的特性;优化生成器损失函数,实现生成流量与原始流量之间的最小差异;引入干扰器模块,利用网格搜索算法为扰动分配权重并优选参数组合,保证生成流量的多样性。为了综合考虑特征空间距离差异与相对变化速率对生成质量的影响,提出相对差异扰动量指标,能更准确地评估对抗网络流量与原始流量之间的差异。实验结果表明,在有效扰动范围内,相较于其他方法,该方法生成的对抗网络流量对目标分类模型保持高欺骗率的同时,产生的L∞扰动量与相对差异扰动量均更小,与原始流量的相似性更高,有效提高了对抗网络流量的生成质量。
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关键词
生成对抗网络
对抗网络流量
相对差异扰动
相似性保持目标函数
生成质量控制
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Keywords
Generative adversarial network
Adversarial network traffic
Relative differential disturbance
Similarity preservation objective function
Generative quality control
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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