基于VAE-CWGAN和特征統(tǒng)計(jì)重要性融合的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法
通信學(xué)報(bào)
頁數(shù): 14 2024-02-25
摘要: 針對傳統(tǒng)入侵檢測方法受限于數(shù)據(jù)集類不平衡以及所選特征代表性不強(qiáng)等問題,提出一種基于VAE-CWGAN和特征統(tǒng)計(jì)重要性融合的檢測方法。首先,為提升數(shù)據(jù)質(zhì)量對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新樣本以解決數(shù)據(jù)集類不平衡問題,使分類模型不再偏向于多數(shù)類;再次,使用標(biāo)準(zhǔn)差、中值均值差對特征進(jìn)行排序,并融合其統(tǒng)計(jì)重要性來進(jìn)行特征選擇旨在獲得代表性更強(qiáng)的特征,從而使模型...