Feb, 2024

用于异常检测的注意力生成对抗网络：网络安全威胁管理的前沿方法

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TL;DR本研究提出了一种创新的关注力生成对抗网络框架，用于加强网络安全，并重点关注异常检测。该方法通过生成多样且逼真的合成攻击场景，丰富数据集并改善威胁识别，以应对不断演变的网络威胁。通过将关注机制与生成对抗网络相结合，该方法增强了模型对相关特征的关注能力，以便检测微妙和复杂的攻击模式。生成对抗网络通过生成更多各种已知和新兴威胁的攻击数据，解决了数据稀缺性的问题。该研究为网络安全提供了一种可扩展和适应性强的异常检测解决方案，同时探索了数据增强的潜力，为未来的研究提供了有希望的方向。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 基于注意力的深度生成模型用于工业控制系统中的异常检测

    该论文提出了一种新颖的深度生成模型，采用变分自动编码器架构，利用卷积编码器和解码器从空间和时间维度提取特征，结合注意力机制增强相关特征的表示，改进异常检测准确性，并在安全水处理测试平台的六个阶段进行了全面的实验分析，实验结果表明该方法相比多个先进的基准技术具有更好的性能。

    May, 2024

  • 利用注意力叠加生成对抗网络 (AS-GAN) 强化传感器数据扩充用于制造系统在线监测

    本文通过引入注意力机制、提出了一种基于 AS-GAN 的传感器数据增强算法，可以生成高质量的传感器信号，可有效地监测并改善先进制造系统中在线感测的数据不平衡问题。

    Jun, 2023

  • 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 GAN 进行视频异常检测

    通过使用生成对抗网络（GAN）等技术，本研究在监控场景中解决了自动异常事件检测的问题，从而避免了人力资源需要对监控系统记录中的异常活动进行监视。在四个基准数据集上进行的实证研究结果表明，与现有技术相比，我们的模型在所有数据集上表现良好。

    Nov, 2023

  • 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

  • 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

  • 基于注意力引导的生成对抗网络的无监督图像转换

    本文提出了基于注意力机制的生成对抗网络 AGGAN，在生成图像时使用内置的注意力机制检测最具有辨别性的语义部分并最小化不需要的部分的变化，训练过程中同时考虑对抗损失、循环一致性损失、像素损失和注意力损失，实验表明 AGGAN 比现有模型能够生成更加清晰和准确的图像。

    Mar, 2019

  • AttnGAN: 使用注意力生成对抗网络进行精细化文本到图像生成

    本文介绍了一种利用注意力机制生成对抗网络的方法，能够通过自然语言描述中的相关单词对图像的不同子区域进行精细的细节合成，并提出了一种深度的注意力多模式相似度模型，用于训练这个生成器。实验结果显示，在两个数据集上，这种注意力机制生成对抗网络都优于先前的最先进方法。

    Nov, 2017