一种增强少数类数据识别能力的网络入侵检测方法

本申请公开了一种增强少数类数据识别能力的网络入侵检测方法，属于人工智能与网络安全领域，所述网络入侵检测模型包括三个主要构成部分：基于改进的表格生成对抗网络结构、结合自注意力机制的自编码器结构和并联的一维卷积与双向门控循环单元结构，其中改进的表格生成对抗网络结构用于对原数据中的少数类数据进行增强，结合自注意力机制的自编码器结构用于对原始流量数据进行降维，最后使用增强后的少数类数据与原始数据对并联的一维卷积与双向门控循环单元结构进行训练，通过上述方法，达到降低数据维度加速模型收敛，增强模型对于少数类数据的识别能力和提升模型整体识别精度的目的。