A Survey on the Application of Generative Adversarial Networks in Cybersecurity: Prospective, Direction and Open Research Scopes

随着人工智能的普及，需要积累和数字化传播的数据量大大增加。由于数据在复杂和复杂的基础设施的数字景观中在线上可用，因此实施基于网络安全的各种防御机制至关重要。生成对抗网络（GAN）是深度学习模型，已成为解决不断变化的安全问题的强大解决方案。本调查研究了深度学习模型，特别是GAN在加强网络安全防御方面的重要性。我们的调查旨在探讨GAN中完成的各种工作，例如入侵检测系统（IDS），移动和网络入侵，BotNet检测和恶意软件检测。重点是研究GAN如何成为这些领域中加强网络安全防御的有影响力的工具。此外，本文讨论了在这些领域使用GAN的挑战和限制，并提出了未来的研究方向。总的来说，本文强调了GAN在增强网络安全措施方面的潜力，并强调了在这个领域需要进一步探索的必要性。

研究GAN在加强网络安全防御方面的作用，探讨GAN在入侵检测、网络和移动设备入侵、BotNet检测和恶意软件检测等方面的应用。

使用GAN作为深度学习模型，提高网络安全的防御能力。通过实验验证GAN在网络安全防御方面的有效性。

论文探讨了GAN在入侵检测、网络和移动设备入侵、BotNet检测和恶意软件检测等方面的应用。实验使用了不同的数据集和开源代码，并讨论了GAN在网络安全防御方面的挑战和限制。值得进一步深入研究。

近期的相关研究包括：'Deep learning for intrusion detection: A review', 'A survey on generative adversarial networks: Attacks, defenses, and applications', 'GAN-based malware detection using dynamic analysis'