面向对抗性云网络的鲁棒半监督时序入侵检测
Robust Semi-Supervised Temporal Intrusion Detection for Adversarial Cloud Networks
AI 导读
论文提出面向云网络入侵检测的鲁棒半监督时序学习框架，以一致性正则化、置信度感知伪标签和选择性时序不变性应对无标签流量中的对抗污染与时序漂移。在 CIC-IDS2017、CSE-CIC-IDS2018 和 UNSW-NB15 有限标签评测中，其检测性能、标签效率及对抗与非平稳流量韧性均优于最先进的监督与半监督入侵检测系统。