[發明專利]一種生成網絡攻擊數據的方法

在審

• 申請號: 201810030856.1
• 申請日: 2018-01-12
• 公開（公告）號: CN108718290A
• 公開（公告）日: 2018-10-30
• 發明（設計）人: 胡昌振;呂坤;謝慧輝
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 仇蕾安

1.一種生成網絡攻擊數據的方法，其特征在于：其具體操作步驟為：

步驟一、數據預處理，得到預處理后的訓練數據，用符號X表示；

獲取m條真實攻擊數據，作為原始訓練數據；每條真實攻擊數據由41個特征項組成，如表1所示；m條真實攻擊數據的協議類型PROTOCOL_TYPE、服務類型SERVICE和連接錯誤標識FLAG的值都分別相同；

表1 真實攻擊數據的41個特征項組成

從表1中的41個特征項中去除協議類型PROTOCOL_TYPE、服務類型SERVICE和連接錯誤標識FLAG3個字段，并通過公式(1)對其它38個特征項進行歸一化處理，使38個特征項的值在[0,1]范圍內；

X＝(X_train-Min)/(Max-Min) (1)

其中，X_train為由m條去除協議類型PROTOCOL_TYPE、服務類型SERVICE和連接錯誤標識FLAG3個字段后的原始訓練數據組成的m×38大小的矩陣；Min為X_train中38個特征項分別在m條協議類型PROTOCOL_TYPE、服務類型SERVICE和連接錯誤標識FLAG3個字段的原始訓練數據的最小值組成的包含有38個特征項的向量；Max為X_train中38個特征項分別在m條協議類型PROTOCOL_TYPE、服務類型SERVICE和連接錯誤標識FLAG3個字段的原始訓練數據的最大值組成的包含有38個特征項的向量；

經過上述步驟的處理，得到預處理后的訓練數據X；

步驟二、構建生成對抗網絡；具體為：

步驟2.1：構建生成神經網絡G；所述生成神經網絡G為3層結構，分別是輸入層、中間層和輸出層；輸入層的節點數用符號p表示，p∈[3,100]；中間層的節點數用符號q表示，輸出層的節點數用符號t表示，t＝38；

步驟2.2：構建評價神經網絡D；所述評價神經網絡D為3層結構，分別是輸入層、中間層和輸出層；輸入層的節點數用符號p′表示，p′＝38；中間層的節點數用符號q′表示，q′∈[3,38]；輸出層的節點數用符號t′表示，t′＝1；

步驟三、做對抗訓練，得到訓練好的生成神經網絡G；

在步驟一和步驟二操作的基礎上，利用步驟一得到的預處理后的訓練數據X做對抗訓練，得到訓練好的生成神經網絡G；

步驟四、生成人工構造的網絡攻擊數據；

在步驟三操作基礎上，利用得到訓練好的生成神經網絡G生成人工構造的網絡攻擊數據。