一种基于对抗样本的密态通信数据开集分类模型构建方法

本发明公开了一种基于对抗样本的密态通信数据开集分类模型构建方法，将应用于互联网密态通信数据检测领域，本模型中使用对抗样本来增强模型对已知类与未知类之间分布差异的敏感度，通过对输入样本施加精心构造的扰动，迫使模型在决策边界处产生更清晰、更稳定的判别结果，从而提升对未见类别流量的分类能力与开集环境下的整体鲁棒性。模型还设计了一种对抗样本生成方法，用于生成未知类数据，帮助挖掘已知类与未知类之间分布差异，建立已知类和未知类的决策边界，获取更清晰、更稳定的开集分类结果。保证对已知类别流量精确分类的同时，具备对未知类别的感知与区分能力。