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摘 要：提出了一種創(chuàng)新的OSW-GAN框架，用于解決小樣本條件下的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)問題。通過融合SMOTE過采樣技術(shù)與Wasserstein GAN，構(gòu)建了具有三層改進(jìn)的混合模型：（1）采用高斯混合模型（GMM）的多樣性采樣策略；（2）引入梯度懲罰的Wasserstein距離度量；（3）設(shè)計(jì)分維度處理的生成器-判別器架構(gòu)。（剩余8469字）
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基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)分類方法研究
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