MMDec, 2018

基于生成对抗网络的主机入侵检测异常生成

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TL;DR使用 Cycle-GAN 生成异常数据并训练模型以检测入侵，证明生成对抗网络在异常数据生成方面的潜力，AUC 提升至 0.71，异常检测率从 17.07% 提高至 80.49%
generative adversarial networksanomaly generationimbalanced datasetsintrusion detectionadfa-ld dataset
发现论文，激发创造
  • 发电厂中的异常检测与生成对抗网络

    使用生成对抗网络（GANs）进行电力发电厂异常检测的研究表明，GANs 在有效的异常检测方面表现出色，特别适用于使用大型数据集。

    Sep, 2023

  • 无监督像素级域自适应生成对抗网络

    本文提出了一种基于生成对抗网络的方法，通过在像素空间中学习一种转换方法，将源域图像适应为与目标域相同的样子，以解决渲染图像训练模型泛化性不强的问题。该方法不仅可以生成逼真的样本，而且在许多无监督域适应场景中均优于现有技术，并证明了适应过程对于训练期间未被观察到的物体类别的泛化性。

    Dec, 2016

  • 高效基于 GAN 的异常检测

    使用生成对抗网络（GANs）进行异常检测，取得了图像和网络入侵数据集方面的最新性能，并且测试时间比唯一已发布的基于 GAN 的方法快了数百倍。

    Feb, 2018

  • 对抗性学习的异常检测

    本文提出一种基于双向 GAN 的异常检测方法 ALAD，通过对偶学习特征并利用这些特征的重构误差来确定数据样本是否异常，从而在一系列图像和表格数据集上取得了最先进的性能。

    Dec, 2018

  • GAN 在异常检测中的应用综述

    本研究调查了基于 GAN 的异常检测方法，评价了其优缺点，并在不同数据集上实验证明了主要的 GAN 模型的性能。同时，提供了一个完整的开源工具箱来使用 GAN 进行异常检测。

    Jun, 2019

  • IDSGAN: 针对入侵检测的攻击生成的生成对抗网络

    本文提出了一种基于生成对抗网络的攻击框架 IDSGAN，用于欺骗和逃避检测来攻击入侵检测系统中的黑匣子攻击，通过针对多个基于算法的检测模型的比较实验，证明了该模型的鲁棒性和有效性。

    Sep, 2018

  • AI-GAN：攻击启发的对抗样本生成

    本文提出了一种新的框架 Attack-Inspired GAN，它可以通过联合训练的生成器、鉴别器和攻击器，以更有效的方式生成攻击性畸变，从而实现对图像分类任务的攻击成功率提高和生成时间的减少。

    Feb, 2020

  • Fence GAN: 更好的异常检测

    本研究介绍了一种用于检测高维异常数据的方法 ——Fence GAN，它通过修正基于生成式对抗网络（GAN）的损失函数，将生成的样本限制在真实数据分布的边界上，并且将判别器的评分直接用作异常阈值，实验结果表明，与现有方法相比，Fence GAN 可以获得最好的异常分类准确性。

    Apr, 2019

  • 使用生成对抗网络进行多元时间序列异常检测

    利用生成对抗网络（GAN）进行复杂的网络型智能物理系统的异常检测，通过多个传感器和执行器的多元时间序列模型以及强化学习的方法识别出攻击行为，针对六级安全水处理系统实验结果表明在高检测率和低误报率方面具有较高的效率和准确性。

    Sep, 2018

  • 移动众感知中基于生成对抗网络的对抗任务检测

    本文提出了一种基于 GAN 的模型，通过将 GAN 判别器与二元分类器相结合，预防对手伪造任务，从而检测智能设计的非法传感服务请求。模拟结果表明，与单层二元分类器相比，提出的方法将对抗攻击检测率从 0% 提高到 97.5%，提高了三个二元分类器的原始攻击检测率。

    Feb, 2022