【技术实现步骤摘要】
本申请涉及网络安全，特别是涉及一种入侵检测方法及系统。
技术介绍
1、随着大数据、5g技术以及人工智能等技术在决策领域的广泛应用，数据安全形势日趋严重。传统的数据加密技术、防火墙、访问控制以及安全漏洞修补等无法适应当前数据网络安全需求，如何快速检测与识别网络攻击行为已经成为如今防范网络入侵的首要目标。入侵检测系统(intrusion detection system,ids)的核心是采集网络中的数据进行分析，检查网络中的行为是否安全，根据检测的结果启动相对应的防御措施。入侵检测作为一种积极主动的安全防御技术，能够有效保障数据的安全性。
2、而随着机器学习技术在图像分类、语言翻译和语音识别等领域取得成功，机器学习在入侵检测中的研究受到越来越多的网络安全研究人员的关注。支持向量机(supportvector machine,svm)、bp神经网络、极限学习机(extreme learning machine,elm)、决策树、k近邻法等机器学习算法在入侵检测中都取得了良好效果。传统机器算法都是基于平衡数据产生的，在训练时更加关注...
【技术保护点】
1.一种基于改进加权极限学习机的入侵检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述训练集输入到所述第一分类模型中，对所述第一分类模型进行训练，获得第二分类模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，分别使用所述K折测试集对各个所述中间分类模型进行入侵检测，获得所述中间分类模型对攻击行为的Recall值，还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，分别基于所述中间分类模型对攻击行为的Recall值确定加权适应度，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进加权极限学习机的入侵检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述训练集输入到所述第一分类模型中，对所述第一分类模型进行训练，获得第二分类模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，分别使用所述k折测试集对各个所述中间分类模型进行入侵检测，获得所述中间分类模型对攻击行为的recall值，还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，分别基于所述中间分类模型对攻击行为的recall值确定加权适应度，还包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：吕启斌，黄荟宇，袁博文，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防大学联合勤务学院，
类型：发明
国别省市：
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