【摘 要】
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网络流量入侵检测技术对主机和平台安全起着重要的作用。目前常采用机器学习和深度学习方法进行网络流量入侵检测，然而相关数据集的不平衡问题会导致模型算法偏向于学习多数类数据的特征而忽视少数类数据的特征，进而严重影响网络入侵检测模型的准确率。因此，本文结合Smote算法和生成对抗网络构造模型OSW对训练数据进行预处理，该模型通过WGAN学习少数类数据分布情况，避免边缘分布问题，构造平衡数据集。同时本文提出
【基金项目】
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国家重点研发计划（2020YFB1712401）资助；
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网络流量入侵检测技术对主机和平台安全起着重要的作用。目前常采用机器学习和深度学习方法进行网络流量入侵检测，然而相关数据集的不平衡问题会导致模型算法偏向于学习多数类数据的特征而忽视少数类数据的特征，进而严重影响网络入侵检测模型的准确率。因此，本文结合Smote算法和生成对抗网络构造模型OSW对训练数据进行预处理，该模型通过WGAN学习少数类数据分布情况，避免边缘分布问题，构造平衡数据集。同时本文提出了一种基于Transformer和BiLSTM-DNN网络的入侵检测模型TBD，该模型使用Transformer中的Encoder部分在全局捕捉联系，对输入数据进行初步的特征提取，再利用BiLSTM网络进行长距离依赖特征提取，以保留数据的序列化特征，利用DNN进一步提取深层次的特征，通过SoftMax分类器获得分类结果。实验采用NSL＿KDD数据集，选择BiLSTM-DNN、MultiAttention-BiLSTM-DNN、Transformer-DNN、Position-Transformer-DNN等深度学习网络模型以及支持向量机、决策树、随机森林等机器学习算法进行试验对比。实验结果表明，在进行数据平衡处理后，TBD模型的二分类任务精确度达到了90.3%，五分类任务精确度达到了79.8%，均高于对比试验模型，验证了该方法的有效性。
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