一种校园网入侵检测方法和系统

摘要

本发明实施例公开了一种校园网入侵检测方法和系统，该方法包括：在无标签的校园网流量中引入有标签的攻击流量，得到校园网混合数据集；从校园网混合数据集中提取校园网用户访问网页的流量特征和引入攻击的流量特征；对特征赋予随机的初始权重值，并通过基于遗传算法的最优权重选择方法得到每个特征的最优权重；根据特征及特征最优权重对校园网混合数据集进行二分类，即分为正常簇和异常簇，过滤正常簇来精简数据，再对异常簇进行第二次聚类，并对聚类后异常簇中的校园网流量进行分析；计算引入攻击流量的检测率和校园网攻击流量的检测率，并生成检测结果。本发明能很好地检测无标签数据集中的攻击行为，提高校园网入侵检测的准确性和可靠性。