基于生成对抗网络的高级持续性威胁检测算法研究与实现

摘要

随着网络攻击手段的持续演进，高级持续性威胁（APT）对整个网络安全体系构成了极其严峻的挑战。论文提出一种基于生成对抗网络（GAN）的高级持续性威胁检测算法，旨在显著提高检测过程中的准确性和实时响应能力。先对高级持续性威胁的基本概念及其在实际操作中存在的检测难点进行了详细而深入的阐述，同时分析现有检测方法的不完善之处。随后论文详细介绍了生成对抗网络这一技术的基本原理以及它在高级持续性威胁检测中的适用领域和潜力，以及如何利用进行更为有效的APT检测。论文设计一种新颖的检测框架，实现了具体而有效的检测算法。通过全面细致的实验评估，验证确认了所提议算法在实际应用中进行APT检测时表现有效性。