基于TCN-GAN的时序流量异常检测-信息安全研究

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基于TCN-GAN的时序流量异常检测

作者:

关键词:

摘要：

研究背景与问题

近年来，随着大数据和人工智能技术的飞速发展，生成对抗网络（GAN）在时间序列异常检测领域展现出了巨大的潜力。然而，时序数据通常包含复杂的时间依赖性，导致传统的异常检测方法在处理此类数据时，常常面临梯度消失和训练不稳定等难题。这些问题的存在，限制了异常检测在诸如网络流量监控、金融时间序列分析等领域的应用效果。因此，针对时序数据的特点，设计一种高效、稳定的异常检测方法，成为当前研究的热点。

研究方法

为了解决时序数据异常检测中存在的问题，本研究提出了一种基于时序卷积网络（TCN）和生成对抗网络（GAN）的异常检测方法。该方法首先利用TCN对时序数据进行特征提取，捕捉数据中的时序依赖关系。随后，结合GAN的生成能力，生成与真实数据分布相一致的假数据，并通过对抗训练优化模型。具体地，我们将TCN作为生成器和判别器，通过对抗训练使TCN学习到数据中的异常特征，从而实现对时序数据的异常检测。

核心结果

通过在多个实际数据集上的实验，我们验证了所提方法的有效性。与传统方法相比，基于TCN-GAN的异常检测方法在检测准确率、实时性和鲁棒性等方面均取得了显著的提升。具体表现在以下几个方面： 1. 在检测准确率方面，TCN-GAN方法在多个数据集上均取得了较高的准确率，表明该方法能够有效地识别出时序数据中的异常点。 2. 在实时性方面，TCN-GAN方法在保证检测准确率的同时，实现了较高的检测速度，满足了实际应用中的实时性需求。 3. 在鲁棒性方面，TCN-GAN方法对数据噪声和缺失值的适应性较强，能够在不同条件下保持良好的检测性能。

结论与意义

本研究提出了一种基于TCN-GAN的时序流量异常检测方法，通过结合TCN和GAN的优势，实现了对时序数据的有效异常检测。该方法在实际应用中具有广泛的前景，可应用于网络流量监控、金融时间序列分析等领域，为相关领域的异常检测提供了新的思路和方法。此外，该研究也为GAN在时序数据异常检测领域的应用提供了有益的探索和参考。

文章来源：《信息安全研究》网址: http://www.syzyyzz.cn/qikandaodu/2025/1029/331.html