[发明专利]基于生成对抗网络的通信网络异常用户检测方法在审
| 申请号： | 201810458873.5 | 申请日： | 2018-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN108769993A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 熊健;路丽果;王洁;桂冠;范山岗;杨洁;潘金秋 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04W12/12 | 分类号： | H04W12/12;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络的通信网络异常用户检测方法，首先对异常用户的数据进行规则化，得到维度和量级均一致的数据；对生成对抗网络进行训练，即对生成器和鉴别器进行训练，实现对异常用户的过采样；将生成器生成的数据与正常用户组成训练数据集，利用深度全连接神经网络对训练数据集进行分类，判断用户类型；本发明通过生成对抗网络中神经网络之间的相互博弈式训练方式，实现对异常用户数据分布的逼近，实现异常用户检测，解决训练数据集中比例不均衡影响分类模型训练效果的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 异常用户 对抗 训练数据集 神经网络 通信网络 生成器 检测 网络 模型训练 数据分布 训练数据 影响分类 用户类型 正常用户 博弈 不均衡 规则化 过采样 鉴别器 维度 逼近 分类 | ||
【主权项】：
1.基于生成对抗网络的通信网络异常用户检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对异常用户的数据进行规则化，得到维度和量级均一致的数据；2)对生成对抗网络进行训练，即对生成器和鉴别器进行训练，实现对异常用户的过采样；3)将生成器生成的数据与正常用户组成训练数据集，利用深度全连接神经网络对训练数据集进行分类，判断用户类型。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京邮电大学，未经南京邮电大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810458873.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：用户认证方法、装置、终端及存储介质
- 下一篇：频点确定方法及装置
