面向网络入侵检测数据的对抗样本生成方法
解滨1,2,3(
),李清扬1,董新玉1,2 1. 河北师范大学计算机与网络空间安全学院，河北 石家庄 050024
2. 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室，河北 石家庄050024
3. 河北师范大学供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心，河北 石家庄 050024
收稿日期:2020-06-19出版日期:2021-03-20发布日期:2021-03-16作者简介:解滨(1976—)，男，博士，教授，研究方向为粒计算、机器学习、信息安全. E-mail: 基金资助:国家自然科学基金资助项目(62076088);河北省自然科学基金资助项目(A2018205103);河北师范大学技术创新项目(L2020K09)Adversarial examples generation method for network intrusion detection data
Bin XIE1,2,3(),Qing-yang LI1,Xin-yu DONG1,2 1. College of Computer and Cyber Security, Hebei Normal University, Shijiazhuang, 050024, Hebei, China
2. Hebei Provincial Key Laboratory of Network & Information Security, Hebei Normal University, Shijiazhuang, 050024, Hebei, China
3. Hebei Provincial Engineering Research Center for Supply Chain Big Data Analytics & Data Security, Hebei Normal University, Shijiazhuang, 050024, Hebei, China
Received:2020-06-19Online:2021-03-20Published:2021-03-16摘要/Abstract
摘要： 选用Deepfool以及JSMA(jacobian-based saliency map attack)算法，在攻击特征中加入不影响攻击特性的定向扰动，通过白盒攻击生成对抗样本。通过实现扰乱检测模型的判断，从而躲过特征检测，为入侵检测模型提升自身鲁棒性提供了更为丰富的训练样本。
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