一种基于生成对抗网络过采样的网络入侵检测方法

摘要

本发明公开了一种基于生成对抗网络过采样的网络入侵检测方法，先选取网络入侵检测数据集中的主要特征，对主要特征进行数据预处理，得到训练集，再通过CGAN模型对训练集中的不平衡数据过采样，然后输入到网络入侵检测模型中进行训练，训练完成以后使用测试集对网络入侵检测模型进行测试。本发明通过CGAN模型产生的过采样样本，先解决了数据的不平衡问题以后再对检测模型进行训练，使得检测模型对样本数量较少类别的分类更加准确，以此提高了检测模型整体的准确率。