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电子科技大学学报 2022年第5期51卷 760-765页

作者：丁要军王安宙甘肃政法大学网络空间安全学院兰州730070

在网络恶意流量识别任务中,存在恶意流量样本数量与正常流量样本比例不平衡问题,从而导致训练出的机器学习模型泛化能力差、识别准确率低。为此,在网络流量图片化的基础上提出一种利用具有梯度惩罚项的条件wasserstein生成对抗网络(CWGA... 详细信息

在网络恶意流量识别任务中,存在恶意流量样本数量与正常流量样本比例不平衡问题,从而导致训练出的机器学习模型泛化能力差、识别准确率低。为此,在网络流量图片化的基础上提出一种利用具有梯度惩罚项的条件wasserstein生成对抗网络(CWGAN-GP)对少量数据类进行平衡的分类方法。该方法首先借助网络流量图片化方法将原始流量PCAP数据按照流为单位进行切分、填充、映射到灰度图片中;然后使用CWGAN-GP方法实现数据集的平衡;最后,在公开数据集USTC-TFC2016和CICIDS2017上使用CNN模型对不平衡数据集和平衡后的数据集进行分类测试。实验结果表明,使用CWGAN-GP的平衡方法在精确度、召回率、F1这3个指标上均优于随机过采样、SMOTE、GAN以及WGAN平衡方法。

关键词：条件wasserstein生成对抗网络数据平衡流量扩充流量识别

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基于伪参考图像深层特征相似性的盲图像质量评价

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光电子．激光 2019年第11期30卷 1184-1193页

作者：胡晋滨柴雄力邵枫宁波大学信息科学与工程学院

提出一种基于伪参考图像深层特征相似性的盲图像质量评价方法,首先利用基于wasserstein距离的条件生成对抗网络,由数据驱动训练得到复原模型,通过对失真图像的复原,生成伪参考图像,用以弥补真实参考图像的缺失,接着利用上述复原模型进... 详细信息

提出一种基于伪参考图像深层特征相似性的盲图像质量评价方法,首先利用基于wasserstein距离的条件生成对抗网络,由数据驱动训练得到复原模型,通过对失真图像的复原,生成伪参考图像,用以弥补真实参考图像的缺失,接着利用上述复原模型进行质量预测评价,通过对测试失真图像进行重叠分块.采样,使其通过复原模型后生成为参考图像块。并使用预训练卷积神经网络——VGG-19,分别对失真图像块和伪参考图像块提取五层最大池化层深层网络特征,每一图像块其每一特征经标准化后成为单通道灰度特征图,利用SCNN-SIM公式计算二者对应每一层特征图的相似性得分,根据计算所得五级得分,采取相应池化策略,预测得到块评价分数,最后选择平均池化策略得到最终图像得分。本文基于图像常见三种失真:高斯模糊、高斯噪声JPEG压缩进行评价对比,复原模型训练集采用Waterloo自然场景图像库,选择TID2013、CSIQ数据库进行预测评价测试,其Pearson线性相关系数和Spearman等级系数指标与最新方法指标相当,评价结果准确,与人类主观感受一致。

关键词：图像质量评价伪参考条件wasserstein生成对抗网络深层特征相似性

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基于数据驱动的智能电网信息攻击检测与修复研究

基于数据驱动的智能电网信息攻击检测与修复研究

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作者：郭心悦燕山大学

学位级别：硕士

智能电网是最复杂的网络物理系统之一,存在诸多潜在信息攻击风险,如针对数据完整性的虚假数据注入攻击会影响状态估计的可靠性和安全性。目前关于盲虚假数据注入攻击检测与量测信息修复研究仍存在诸多不足:第一,高估攻击构造对系统信息... 详细信息

智能电网是最复杂的网络物理系统之一,存在诸多潜在信息攻击风险,如针对数据完整性的虚假数据注入攻击会影响状态估计的可靠性和安全性。目前关于盲虚假数据注入攻击检测与量测信息修复研究仍存在诸多不足:第一,高估攻击构造对系统信息的依赖程度,低估盲虚假数据注入攻击能力,对此传统基于模型的检测方法和边界防护体系难以应对;第二,研究抗攻击的量测数据修复策略时,大多通过设计弹性状态估计器提高对于恶意信息攻击的防御能力,但是基于模型的量测数据修复方法对稀疏恶意攻击不敏感,难以修复受到盲虚假数据注入攻击的量测数据。针对以上工作的不足,本文主要研究基于数据驱动的智能电网信息攻击检测与修复研究。具体研究内容如下:1.研究了一种基于联合图像变换技术的量测数据样本映射方法。考虑盲虚假数据注入攻击的根本目标是影响量测数据,利用对数变换和幂律变换拉伸和压缩量测数据变化量概率分布,使其特征更显著,为后续攻击检测与量测数据修复提供数据基础。最后基于IEEE14节点系统的标准算例验证了该方法的有效性。2.提出了一种基于移地距离的虚假数据注入攻击检测方法。从数据挖掘角度出发,考虑相邻时刻量测数据的动态相关性,根据移地距离结合联合图像变换技术量化不同量测数据变化量概率分布之间的差异,并采用99%置信区间对攻击检测阈值进行确定,比较受攻击时的移地距离大小与预先设定的阈值从而检测虚假数据注入攻击。最后通过实例仿真分析验证了所提检测方法的优越性。3.设计了一种基于数据驱动的双层量测信息修复模型。模型上层为识别层,采用主成分分析对量测数据进行特征降维,结合孤立森林算法分离遭受攻击的量测数据;模型下层为重构层,基于条件wasserstein生成对抗网络对缺失量测数据进行修复,提高电网受攻击后恢复的自愈能力。最后通过仿真结果验证了以上修复策略的有效性。

关键词：虚假数据注入攻击联合图像变换技术移地距离量测数据修复条件wasserstein生成对抗网络

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