耦合演化采样和深度解码的可解释网络流量异常检测模型

摘要： 针对现有网络流量异常检测模型缺乏可解释性的问题，本研究提出了耦合演化采样和深度解码的可解释网络流量异常检测模型。首先，引入演化采样学习抽取代表特征样本，依此实现了强可解释性的样本编码过程；其次，构建了可解释的演化采样样本编码过程和不可解释的深度神经网络解码过程的耦合学习模型；最后，使用样本编码结果和重构误差进行异常检测。在NSL-KDD和CICIDS2017数据集上与现有方法的...