【摘 要】
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文中提出了一种基于差分WGAN(Wasserstein-GAN)的网络安全态势预测机制,该机制利用生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)来模拟态势的发展过程,从时间维度实现
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文中提出了一种基于差分WGAN(Wasserstein-GAN)的网络安全态势预测机制,该机制利用生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)来模拟态势的发展过程,从时间维度实现态势预测。为了解决GAN具有的网络难以训练、collapse mode及梯度不稳定的问题,提出了利用Wasserstein距离作为GAN的损失函数,并采用在损失函数中添加差分项的方法来提高态势值的分类精度,同时还证明了差分WGAN网络的稳定度。实验结果与分析表明,该机制相比其他机制而言,在收
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