[发明专利]一种基于对抗模型的网络入侵检测方法及装置

摘要

本发明属于网络行为分析和安全技术领域，尤其为一种基于对抗模型的网络入侵检测方法及装置，包括以下步骤：S1、通过大量的数据收集，获取大量的个人上网行为数据，给它们做好标签，分类存放；S2、数据集的划分真实数据和生成数据两个部分，并对生成的最后模型进行论证比较分析；S3、对于其中的数据进行清洗和整理，寻找时间序列的关系；能够作用于网络异常行为入侵检测时，可对网络行为做出判断与预测，分类得到精准的行为标签，并且通过实时跟踪，对被分类为存在异常行为的后续动作实时跟踪，判断模型的准确性，通过建立对抗神经网络模型，模拟异常行为的发生，对判断器模型进行不断的优化和改进，达到较高的判断准确率。

主权项

1.一种基于对抗模型的网络入侵检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、通过大量的数据收集，获取大量的个人上网行为数据，给它们做好标签，分类存放；S2、数据集的划分真实数据和生成数据两个部分，并对生成的最后模型进行论证比较分析；S3、对于其中的数据进行清洗和整理，寻找时间序列的关系；S4、通过生成网络G和判别网络D不断博弈，进而使生成网络G学习到数据的分布，基于检测生成，训练完成后，生成网络G从一段随机行为中生成逼真的网络行为；S5、将学习的数据，放入模型中，进行训练，调整模型的参数，将两类分类开来，同时，将数据输入模型G中，学习他的模式，不断地对抗训练；S6、获得一个初步的模型，对于每一个IP地址下的电脑，设立完善的模型，保存并记录，当下次同一个IP地址出现行为时，进行分析学习，检验他的行为是否符合规程。