基于生成对抗网络的流级网络流量生成
网络与互联网体系结构
2019-03-07 v1 机器学习
摘要
流级数据集对于评估基于网络的入侵检测系统（NIDS）是必要的。本工作中，我们提出一种生成真实流级网络流量的新方法。我们的方法基于生成对抗网络（GANs），其在图像生成方面取得了良好结果。一个主要挑战在于 GANs 只能处理连续属性。然而，流级数据不可避免地包含诸如 IP 地址或端口号等分类属性。因此，我们提出三种不同的流级数据预处理方法，以将其转化为连续值。此外，我们提出一种利用领域知识定义质量测试来评估所生成流级网络流量的新方法。我们使用这三种方法基于 CIDDS-001 数据集生成流级网络流量。实验表明，三种方法中有两种能够生成高质量数据。
引用
@article{arxiv.1810.07795,
title = {Flow-based Network Traffic Generation using Generative Adversarial Networks},
author = {Markus Ring and Daniel Schlör and Dieter Landes and Andreas Hotho},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.07795},
year = {2019}
}
备注
37 pages, submitted to Computer & Security