[发明专利]入侵检测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种入侵检测方法，其特征在于，包括：

对初始样本集中的部分样本进行边界SMOTE过采样操作，得到包含新样本及初始样本的训练样本集；

对所述训练样本集中的各样本进行降维处理，得到各样本对应的一维距离特征；

基于所述一维距离特征对所述训练样本集进行样本分类，得到各样本的分类结果；

根据所述各样本的分类结果，对入侵检测模型进行训练。

2.根据权利要求1所述的入侵检测方法，其特征在于，所述对初始样本集中的部分样本进行边界SMOTE过采样操作，得到包含新样本的训练样本集，包括：

在所述初始样本集的各样本中筛选危险样本；所述筛选危险样本包括：针对所述初始样本集中的每个所述样本，计算对应的最近邻样本数m及量多样本数m1，若满足kmm1m，则所述样本为所述危险样本，其中，k的取值范围为0k1；

对每个所述危险样本进行过采样操作，生成对应的新样本；

将所述初始样本集中的各样本及各所述新样本，作为所述训练样本集。

3.根据权利要求2所述的入侵检测方法，其特征在于，所述在所述初始样本集的各样本中筛选危险样本，包括：

针对初始样本集中的每个所述样本，计算对应的最近邻样本数m及量多样本数m1；

若满足m/2m1m，则所述样本为所述危险样本。

4.根据权利要求1所述的入侵检测方法，其特征在于，所述对所述训练样本集中的各样本进行降维处理，得到各样本对应的一维距离特征，包括：

对所述训练样本集中的各样本进行聚类处理，得到多个簇；

针对所述训练样本集中的每个所述样本，计算所述样本的一维距离值；其中，所述一维距离值为第一和值与第二和值之前的和值，所述第一和值为所述样本与簇内各近邻样本之间的距离之和，所述第二和值为所述样本与各簇聚类中心之间的距离之和。

5.根据权利要求4所述的入侵检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

当输入新样本时，计算该样本与各簇聚类中心之间的距离，并将所述新样本作为距离最小的簇中的一个样本；

计算所述新样本的一维距离值，所述一维距离值为第一和值与第二和值之前的和值；其中，所述第一和值为所述新样本与簇内各近邻样本之间的距离之和，所述第二和值为所述新样本与各簇聚类中心之间的距离之和；

将所述新样本的一维距离值与训练样本集的特征缩减值进行比较，得到所述新样本的分类结果。

6.一种入侵检测装置，其特征在于，包括：

采样模块，用于对初始样本集中的部分样本进行过采样操作，得到包含新样本及初始样本的训练样本集；

降维模块，用于对所述训练样本集中的各样本进行降维处理，得到各样本对应的一维距离特征；

分类模块，用于基于所述一维距离特征对所述训练样本集进行样本分类，得到各样本的分类结果；

训练模块，用于根据所述各样本的分类结果，对入侵检测模型进行训练。

7.根据权利要求6所述的入侵检测装置，其特征在于，所述采样模块包括：

筛选子模块，用于在所述初始样本集的各样本中筛选危险样本；

生成子模块，用于对每个所述危险样本进行过采样操作，生成对应的新样本；并将所述初始样本集中的各样本及各所述新样本，作为所述训练样本集。

8.根据权利要求7所述的入侵检测装置，其特征在于，

所述筛选子模块，还用于针对初始样本集中的每个所述样本，计算对应的最近邻样本数m及量多样本数m1；若满足m/2m1m，则所述样本为所述危险样本。

9.根据权利要求6所述的入侵检测装置，其特征在于，

所述降维模块，用于对所述训练样本集中的各样本进行聚类处理，得到多个簇；并针对所述训练样本集中的每个所述样本，计算所述样本的一维距离值；其中，所述一维距离值为第一和值与第二和值之前的和值，所述第一和值为所述样本与簇内各近邻样本之间的距离之和，所述第二和值为所述样本与各簇聚类中心之间的距离之和。