基于对抗攻击的IDS规避流量生成方案
入侵检测系统(IDS)是网络空间安全的重要保障,随着机器学习在自然语言处理、图像识别等领域取得了良好成效,基于异常的IDS逐渐成为研究的主流.文章针对基于异常的IDS,提出了一种基于对抗攻击和黑盒模型的流量规避方案,使用生成对抗网络训练规避模型,并用黑盒模型的输出计算损失值,在多种机器学习分类器下均能实现良好的规避效果.该方案可作为扩展应用嵌入到IDS测试平台上,提升IDS测试平台对各类IDS设备测试的全面性.
规避技术、入侵检测系统、对抗攻击、生成对抗网络
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TP393(计算技术、计算机技术)
2023-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
88-90
