【摘 要】
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针对深度模型进行加密流量分类任务时数据不平衡的问题，提出使用深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN）来解决类不平衡。基本思想是将DCGAN生成器生成的样本经过判别器过滤后与原始数据混合，以此构建平衡数据集来提高分类器的性能。为了证明方法的有效性，结合多种方法对原始数据集进行图形化表示，并生成新的图像数据
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针对深度模型进行加密流量分类任务时数据不平衡的问题，提出使用深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN）来解决类不平衡。基本思想是将DCGAN生成器生成的样本经过判别器过滤后与原始数据混合，以此构建平衡数据集来提高分类器的性能。为了证明方法的有效性，结合多种方法对原始数据集进行图形化表示，并生成新的图像数据集。最后通过对比实验利用精确率、召回率、F1值3个评价指标来评价分类效果。实验结果表明，使用DCGAN模型进行平衡的数据集在经典卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）分类模型下，分类效果优于人工少数类过采样法（Synthetic Minority OverSampling Technique,SMOTE）、生成对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）等方法。
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