10.3969/j.issn.1000-386x.2022.11.044
基于GAN的网络安全数据增强研究综述与展望
近年来基于深度学习的AI技术发展迅速,数据规模成为需要考虑的首要条件.如何通过已有小样本数据集实现数据增强成为一个值得关注的问题.针对上述问题对数据增强方法进行概括总结,介绍目前较为主流的数据生成模型-生成对抗网络(GAN),着重对基于GAN的数据增强方法在网络安全领域小规模数据集上的研究应用进行分析总结,具体涵盖方法所用的模型结构、创新之处、数据集、评估结果,提出对其的展望.
深度学习、生成对抗网络、数据增强、小样本数据、网络安全
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61571144
2022-12-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
288-296