公开(公告)号：CN119622586A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411758910.6

申请日：2024-12-03

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 辛阳 ,  张煦 ,  姚良威 ,  商彦磊 ,  张春勇

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/08 ,  G06N3/094 ,  H04L9/40 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及一种基于动态数据平衡与生成的网络异常行为检测方法，包括：获取原始网络流量数据，将原始网络流量数据输入动态异常数据平衡模型，获取增强数据集；基于异常数据平衡模型对原始网络流量数据进行标记，将标记好的数据进行选择性欠采样，调整正常数据与异常数据的比例，获取平衡数据集，根据平衡数据集，生成新的异常数据，并与平衡数据集合并，获取增强数据集；将所述增强数据集输入TimeDiT降噪模型进行去噪，获取降噪后的目标数据集，并输入LSTM‑Transformer加权训练模型进行网络异常行为检测，结合加权损失函数对目标数据集中的异常数据加权，获取检测结果。本发明能够提升网络流量异常行为检测效率和准确性。