[发明专利]一种网络入侵检测中类别不平衡处理方法及装置在审
| 申请号： | 201811360237.5 | 申请日： | 2018-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN109327464A | 公开（公告）日： | 2019-02-12 |
| 发明（设计）人： | 赵博;燕昺昊;沈剑良;宋克;刘冬培;刘勤让;李沛杰;陈艇;张文建;汤先拓 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 陈勇 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种网络入侵检测中类别不平衡处理方法及装置。该方法包括：步骤1、从待检测点获取网络流量数据组成数据集XD，统计数据集XD中各类型样本的数量，将样本个数少于目标数量的样本类型记为低频样本集Xmi；步骤2、对每个低频样本xi∈Xmi，采用ADASYN算法计算低频样本分布密度；步骤3、根据低频样本分布密度，将低频样本集中的各低频样本划分为危险域、安全域和独立域；步骤4、根据各低频样本的所属区域，采用预设样本增量方式生成新样本。步骤5、将生成的新样本加入数据集XD中组成新样本集Xnew。本发明相比于已有过采样算法，在不降低检测性能的基础上，减少了新样本生成总数，从而降低后续计算工作量，缩短模型训练时间，并且有效解决了新样本边缘分布效应。 | ||
| 搜索关键词： | 低频样本 新样本 样本 网络入侵检测 数据集 网络流量数据 边缘分布 模型训练 算法计算 所属区域 统计数据 样本类型 有效解决 增量方式 安全域 独立域 过采样 检测点 算法 预设 工作量 检测 | ||
【主权项】：
1.一种网络入侵检测中类别不平衡处理方法及装置，其特征在于，包括：步骤1、从待检测点获取网络流量数据组成数据集XD，统计数据集XD中各类型样本的数量，将样本个数少于目标数量的样本类型记为低频样本集Xmi；步骤2、对每个低频样本xi∈Xmi，采用ADASYN算法计算在低频样本集Xmi中选取的K个最近邻样本中的低频样本分布密度ρj，ρj∈[0,1]，j＝1,…Kmi，Kmi表示在K中包含的低频样本个数；步骤3、根据所述低频样本分布密度ρj，将所述低频样本集Xmi中的各低频样本划分为危险域、安全域和独立域；步骤4、根据各低频样本的所属区域，采用预设样本增量方式生成新样本。步骤5、将生成的新样本加入数据集XD中组成新样本集Xnew。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，未经中国人民解放军战略支援部队信息工程大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811360237.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
