Hkhattap/relevagan-main-V2

# 🛡️ 自适应混合 IDS：GANs、DRL 和 XAI 框架 ### 针对零日和对抗性威胁的下一代入侵检测 (2022-2025) ## 📌 项目概述 随着 IoT 和 Cloud 基础设施的扩展，传统的 IDS 难以抵御复杂的**零日**和**对抗性攻击**。本仓库提出了一个**两层自适应框架**，该框架集成了 **Generative Adversarial Networks (GANs)**、**Deep Reinforcement Learning (DRL)** 和 **Explainable AI (XAI)**，旨在打造一个具备弹性和可解释性的安全引擎。 本项目是 **RELEVAGAN** 架构的高级演进版本，专门针对现代网络威胁环境进行了优化。 ## 🏗️ 架构：两层防御体系 ### 第一层：对抗智能 (GAN + DRL) * **生成器：** 合成逼真的网络流量，以克服数据集不平衡问题。 * **DRL 智能体：** 充当“智能攻击者”，学习最优规避策略并模拟不断演变的僵尸网络行为。 ### 第二层：鲁棒检测（强化分类器） * **混合引擎：** 利用 **CNNs、LSTMs 和 Transformers** 分析空间和时序流量模式。 * **对抗训练：** 将精心设计的扰动整合到训练周期中，使分类器对规避尝试免疫。 ## 🚀 核心特性 * **可解释性 (XAI)：** 集成 **SHAP & LIME**，为威胁分类提供透明度。 * **多数据集基准测试：** 在 **CICIDS2017、NSL-KDD、UNSW-NB15 和 N-BaIoT** 上进行了验证。 * **零日弹性：** 专为检测未见过的攻击模式而设计。 ## 🛠️ 技术栈与要求 * **语言：** Python 3.x * **框架：** TensorFlow 2.13、Keras 2.13、Gymnasium、Stable-Baselines3。 * **工具：** NumPy、Pandas、Scikit-learn、XGBoost、SHAP。 ### 安装说明 ``` pip install -r requirements.txt ```

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