摘要
本发明提供了一种网络入侵检测方法、系统、终端及存储介质,该方法包括:根据预处理数据的样本数量确定目标采样策略,根据目标采样策略对预处理数据进行采样得到采样样本;将采样样本输入网络入侵检测模型进行特征提取、深层信息提取、多头注意力机制计算,得到全局特征向量;依据全局特征向量进行数据类型预测,基于类别数量动态调整的权重平衡损失函数计算模型损失;根据模型损失对网络入侵检测模型进行训练;将待检测网络数据输入收敛后的网络入侵检测模型进行入侵检测,得到网络入侵检测结果。本发明实施例,采用分层采样的方式对预处理数据进行采样,有效地防止了样本数据类别不平衡的现象。