基于生成对抗网络的对抗样本攻击方法，田宇，刘建毅，随着深度学习技术的广泛应用，深度学习安全问题也逐渐引起人们关注，其中，对抗样本攻击是深度学习在安全领域中的热点。如何对深

为了应对流量分类攻击，从防御者的角度出发，提出了一种基于对抗样本的网络欺骗流量生成方法。通过在正常的网络流量中增加扰动，形成欺骗流量的对抗样本，使攻击者在实施以深度学习模型为基础的流量分类攻击时出现分类错误，欺骗攻击者从而导致攻击失败，并造成攻击者时间和精力的消耗。采用几种不同的扰动生成方法形成网络流量对抗样本，选择LeNet-5深度卷积神经网络作为攻击者使用的流量分类模型实施欺骗，通过实验验证了所提方法的有效性，为流量混淆和欺骗提供了新的方法。