基于GAN的网络攻击检测研究综述

• 作者: 傅建明 苏日古嘎 郑锐 黎琳
• 来源期刊: 信息网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: GAN 生成器 判别器 网络攻击 网络安全
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 等级保护
• 页码范围: 1-9
• 页数: 9页
• 分类号: TP309
• 字数: 7134字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2019.02.001

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅建明	武汉大学国家网络安全学院	52	412	10.0	18.0
5	郑锐	武汉大学国家网络安全学院	3	2	1.0	1.0
6	黎琳	武汉大学国家网络安全学院	2	8	2.0	2.0
7	苏日古嘎	武汉大学国家网络安全学院	1	2	1.0	1.0