基于CNN-Transformer融合模块的不平衡网络入侵检测方法

本发明公开了一种基于CNN‑Transformer融合模块的不平衡网络入侵检测方法：步骤1，对网络入侵检测异常数据集中的原始数据进行预处理；步骤2，构建基于CNN‑Transformer融合模块的不平衡网络入侵检测模型；步骤3，采用预处理后的数据集，对不平衡网络入侵检测模型进行训练，使用EFocal Loss函数作为损失函数，调整模型参数得到最优网络入侵检测模型。步骤4，将测试数据集进行预处理，然后输入步骤3得到的训练好的模型进行分类评估，得到网络流量的入侵行为类型。本发明的方法通过多层模块化的特征提取结构，全面捕获网络流量的时空特征信息，并引入EFocal Loss函数解决类别不平衡问题，从而提高网络入侵检测的准确性和鲁棒性。