基于生成对抗网络的网络攻击图像仿真与防御测试方法

白 小龙, 卞 锦豪, 刘 梦琦
西安市物联网应用实验室

摘要


本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的网络攻击图像仿真与防御测试方法。通过构建深度卷积生成
对抗网络（DCGAN），实现了对钓鱼邮件、恶意网页等攻击场景的高仿真图像生成，并结合动态特征注入技术确保
攻击载荷的有效性。在防御测试方面，设计了混合虚拟化测试环境，支持自动化攻击注入与响应分析，并提出了基
于检测率、误报率和阻断时效的量化评估指标。进一步融合对抗攻击技术生成扰动样本，通过对抗训练增强了防御
模型的鲁棒性。实验表明，该方法生成的攻击图像在视觉真实性和攻击特征完整性上均达到较高水平，且防御测试
系统能有效评估安全设备的性能，为网络安全攻防研究提供了可扩展的实践平台。

关键词


生成对抗网络（GAN）；网络攻击仿真；防御测试；对抗样本；虚实融合

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