融合生成式神经网络和深度神经网络的流量异常检测

作者：顾健华; 文成江; 高泽芳^*

来源：移动通信, 2022, 46(12): 94-101.

• 异常检测
• 生成式神经网络
• Dense Net
• 多层次特征融合

针对网络攻击隐蔽性和动态多变的特征，提出一种融合生成式神经网络和深度神经网络的流量异常检测方法，该方法针对网络流量数据不平衡问题，采用生成式神经网络实现样本库的扩充，在此基础上，采用Dense Net实现网络流量多层次特征的提取，该方法通过加强不同层次特征的传递，实现不同层次特征的融合，为网络流量异常识别提供基础。实验表明，本文提出的方法在准确率、召回率、漏检率以及平均处理时间均优于单纯使用CNN或LSTM的方法，因此，本文方法能够有效检测网络异常流量，具有一定的可用性。

• 单位
  中国移动通信集团终端有限公司