26年WH软件工程基于生成式模型的少样本网络安全数据增强方法研究及应用0.23-AI13.23-约35941字符.docx

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I摘要网络安全场景中，少数攻击类型样本稀缺、类别分布失衡是入侵检测建模中的典型难题。传统复制、插值等过采样方法虽可补充少数类样本数量，但难以保持结构化流量特征语义，易引入不合理样本，影响模型对稀有攻击行为的识别效果。因此，研究兼顾特征语义保持与少样本识别提升的数据增强方法，具有重要意义。针对上述问题，本文设计并实现了一套面向少样本场景的网络安全数据增强方法及其 Web 应用。该方法以网络流量表格特征为基础，先进行字段清洗和行为统计特征构造，再利用 DeepInsight 将结构化样本映射为具有固定语义位置的灰度图；随后按攻击类别分别训练...

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