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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明提供一种网络攻击检测中数据不均衡问题方法及装置，涉及数据处理领域，可解决罕见攻击的检测能力不足的问题。该方法包括：将攻击信息进行预处理，获得用于特征提取和模型训练的不同种类训练数据，攻击信息包括存在不均衡特征的不同种类网络入侵攻击行为的信息；将不同种类训练数据输入至条件扩散模型训练模块进行稀释统计属性以及重建分布信息处理，获得网络条件扩散NCDiff模型；将结合攻击类型类别标签的随机噪声数据输入至NCDiff模型，获得存在不均衡性质的攻击类型数据；根据攻击类型数据和原有训练数据进行网络攻击检测，确定是否存在网络入侵攻击行为。显著提高了网络攻击检测的准确性。
主权项：1.一种网络攻击检测中数据不均衡问题的处理方法，其特征在于，包括：将获取的攻击信息进行预处理，获得用于特征提取和模型训练的不同种类训练数据，所述攻击信息包括存在不均衡特征的不同种类网络入侵攻击行为的信息，所述预处理包括以下任意一项或其组合：数据清洗、编码与转换、标准化，所述不同种类训练数据包括：规范化后的攻击信息数据和规范化后的类别标签数据；将所述不同种类训练数据输入至条件扩散模型训练模块进行稀释统计属性以及重建分布信息处理，获得网络条件扩散NCDiff模型，所述NCDiff模型包括通过修改条件输入，采样不同种类攻击行为数据的模型；将结合攻击类型类别标签的随机噪声数据输入至所述NCDiff模型，获得存在不均衡性质的攻击类型数据；根据所述存在不均衡性质的攻击类型数据和原有训练数据进行网络攻击检测，确定是否存在网络入侵攻击行为。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种网络攻击检测中数据不均衡问题的处理方法及装置
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