Deep Neural Ensembles

GANs增强AI模型以实现鲁棒的DDoS攻击检测

研究人员开发了一个新框架，通过将生成对抗网络（GANs）与先进的机器学习模型相结合，来改进分布式拒绝服务（DDoS）攻击的检测。该方法使用带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络（WGAN-GP）来创建合成对抗流量，然后将其与真实数据结合，用于训练随机森林、深度神经网络集成和Transformer等模型。由此产生的混合数据集有助于模型学习更鲁棒的决策边界，显著提高其准确性和对先前未见过的对抗流量的抵御能力。