一种基于特征交叉与集成学习的三级网络入侵检测方法

摘要

本发明提供了一种基于特征交叉与集成学习的三级网络入侵检测方法，所述检测方法具体为对网络访问数据进行预处理，对其进行特征提取并获取特征重要性，选取重要特征并进行特征交叉处理，获取处理后的网络访问数据，对处理后的网络访问数据进行一级检测，判断是否为入侵行为，并筛选出不能识别的网络访问数据，在判断为入侵行为时，对对应的网络访问数据进行二级检测，获取网络访问数据的入侵类型，同时也筛选出不能识别的网络访问数据，提取所有不能识别的网络访问数据进行三级检测，通过人工进行入侵行为判定和入侵类型判定。本发明采用多级检测，保证了检测的全面性，能够有效提高网络入侵的实时性和准确性，达到实时监控网络中异常行为的目的。