一种融合SAE数据降维与DR-WCGAN的网络入侵检测方法

本发明公开一种融合SAE数据降维与DR‑WCGAN的网络入侵检测方法，包括：对入侵检测数据集进行预处理，获得预处理数据集，将预处理数据集中的数据划分为训练集和测试集；用堆叠自编码器对预处理数据集的数据降维处理，获得低维空间数据；用基于降维条件生成的对抗网络DR‑WCGAN对低维空间数据进行类别不平衡处理，获得平衡数据集；共享作为初始训练参数；将平衡数据集输入到LSTM分类模型，用SWO算法对LSTM分类模型中的模型参数优化，构建入侵检测模型。本发明公开一种融合SAE数据降维与DR‑WCGAN的网络入侵检测方法；降低高维数据处理难度，解决高维数据处理数据不平衡的问题，提升了入侵检测系统的性能与准确率。