融合Balanced WCGAN-GP与IBAOA特征选择的网络入侵检测方法

本发明公开了一种融合Balanced WCGAN‑GP与IBAOA特征选择的网络入侵检测方法，包括：步骤S1，获取入侵检测数据集，并对入侵检测数据集进行预处理；步骤S2，通过Balanced WCGAN‑GP模型对数据集进行不平衡处理；步骤S3，通过mRMR算法策略、Sigmoid传递函数、Lévy飞行和Macro F1分数加权适应度函数改进AOA算法，形成IBAOA模型，筛选出数据集中的关键特征；步骤S4，将筛选出的特征组合被输入至网络入侵检测分类模型，并使用TPE优化算法对网络入侵检测分类模型的参数寻优，执行最终的入侵检测与分类。解决了传统网络入侵检测数据集中的数据不平衡问题，实现了多类分类任务。