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一种基于深度学习的5G恶意流量检测方法
国网思极网安科技(北京)有限公司
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林亮成
梅文明
国涛
林婷婷
曹亚明
金正平
梁宇辰
开通知网号
针对恶意流量样本较少的问题,通过生成对抗网络丰富数据多样性,从而实现数据特征的增强和扩展,提高数据分析的准确性.设计一种基于深度学习的5G恶意流量检测方法,使用半监督的FlowGAN模型检测恶意网络数据,并使用多个卷积编码器和解卷积编码器识别恶意流量...
领 域:
电信技术;
自动化技术;
关键词:
恶意流量检测;
深度学习;
GAN;
边缘设备;
5G;
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2025网络安全创新发展大会论文集
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