摘要：為了更好地解決通信網絡中存在的惡意攻擊,保護用戶數據安全,通過生成式對抗網絡的生成模型和判別模型相互博弈不斷優化,構造成最優判別器,可以對數據攻擊進行檢測。主要介紹生成式對抗網絡(GANs)和Wasserstein生成式對抗網絡的區別、模型及算法,通過研究GAN與WGAN梯度消失問題,實驗證實WGAN可以有效地解決網絡收斂性差、模型自由不可控、訓練不穩定等問題,具有更好的性能。