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申请/专利权人：华侨大学

摘要：本发明公开了一种网络入侵检测中数据不平衡处理方法，方法包括：利用随机稀疏投影增强原始特征的训练多样性；然后将特征空间聚类为预定义数量的子空间，并使用信息论和簇大小相结合的基于聚类的无限特征选择算法CInf‑FS评估每个子空间内的特征；在剔除冗余特征后，通过重采样生成候选子集，并迭代计算子集间多样性与子集与特征空间的相似度，从而选择最优子集。本发明利用选择的最优子集构建平衡数据集训练分类器，并在数据集上验证算法性能，通过评估指标进行评估，提供了一种对数据不平衡影响小，性能更佳，鲁棒性更高的解决方案。

主权项：1.一种网络入侵检测中数据不平衡处理方法，其特征在于，包括：S101，构建随机稀疏矩阵对基于网络数据生成的原始数据矩阵进行投影，获得新数据矩阵其中，N表示数据矩阵中的样本数，d表示每个样本的特征数，d′表示新数据矩阵输出特征的维度；S102，将新数据矩阵的原始特征集F和标签集Y划分成K个簇μ1,μ2,…,μK，并将特征集F中的每个特征分配给最近的聚类中心的簇中；S103，根据分配给各个簇的特征重新计算聚类中心；S104，重复S102～S103，直至聚类中心不再改变；S105，计算每个簇Ci中的特征之间的斯皮尔曼等级相关系数；S106，基于斯皮尔曼等级相关系数估算X′中保留的特征数r；S107，结合特征和标签集Y之间的互信息和簇大小计算各个特征的最终得分；S108，保留最终得分靠前的r个特征，生成多数类的数据矩阵S109，从多数类的数据矩阵中随机选择N1个样本创建子集在每次迭代中均生成q个候选子集其中，N1表示少数类样本的个数；S110，对于第α次迭代的候选子集，构建一个用邻接矩阵表示的无向全连接图其中，表示各个候选子集的顶点集，ε＝{eij|i,j＝1,2,…,q}表示候选子集之间的权重；中的每个条目aij表示和之间成对的能量；S111，基于每个alp的多样性得分、子集的新颖性得分和子集之间的相似性得分计算出每个aij的表示；S112，根据邻接矩阵计算候选子集的分数；S113，基于候选子集的分数，选择个排名靠前的子集用于训练分类器；S114，重复S109～S113，直至达到预设迭代次数。

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百度查询： 华侨大学 一种网络入侵检测中数据不平衡处理方法