摘要
本发明公开了一种适用于物联网残缺数据的混合入侵检测方法，包括如下步骤：获取开源数据集并预处理；训练环境的配置；构建并训练多分类阶段算法模型，所述多分类阶段算法模型为将RF算法、类别型特征提升算法CatBoost、XGBoost算法和轻量级梯度提升机算法LightGBM四种集成学习算法进行加权聚合；构建并训练二分类阶段算法模型，所述二分类阶段算法模型为将自编码器、单类支持向量机和孤立森林算法输出异常分数进行加权求和得到聚合异常分数，通过与阈值比较得到最终的检测结果，该方法能够降低数据不平衡度，更好的适应类残缺的数据集，进而提供系统的自适应性，能够有效聚合多种算法的训练结果。
