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摘 要：針對現(xiàn)有入侵流量檢測模型對小樣本分類準(zhǔn)確率低的問題，提出了一種基于Wasserstein Divergence Objective for GANs （WGAN div）和Information Maximizing Generative Adversarial Nets（Info GAN）的無監(jiān)督學(xué)習(xí)入侵流量分類模型。（剩余13967字）
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