【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及流量数据增强领域，具体涉及一种基于改进生成对抗网络的多类不平衡网络流量数据增强方法。
技术介绍
1、随着信息技术的不断发展，网络流量数据在各个领域的重要性日益凸显。网络流量数据包含着丰富的信息，可用于网络性能监测、入侵检测、流量分析等方面，对于维护网络安全和提升网络效率具有至关重要的作用。然而，随着网络规模的扩大和网络应用的多样化，网络流量数据呈现出多类不平衡的特点，给流量数据的分析和处理带来了新的挑战。
2、在传统的网络流量数据处理中，由于不同类型的网络流量数据分布不均，通常存在一些正常类别和一些数量极少的异常类别。这种多类不平衡的现象使得针对异常类别的流量数据分析变得相对困难，而且容易导致在识别、分类和入侵检测等应用中对异常类别的忽视。因此，提高对于多类不平衡网络流量数据的处理能力成为网络安全领域亟需解决的问题。
3、传统的方法通常采用过采样、欠采样等手段来处理多类不平衡问题，但这些方法存在着一定的局限性，容易引发过拟合或信息丢失等问题。近年来，生成对抗网络(gan)作为一种强大的生成模型，吸引...
【技术保护点】
1.一种基于改进生成对抗网络的多类不平衡网络流量数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进生成对抗网络的多类不平衡网络流量数据增强方法，其特征在于，步骤(2)所述鉴别器DWT层具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于改进生成对抗网络的多类不平衡网络流量数据增强方法，其特征在于，所述步骤(3)中，所述损失函数具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于改进生成对抗网络的多类不平衡网络流量数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进生成对抗网络的多类不平衡网络流量数据增强方法，其特征在...
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