一种基于CGAN的入侵检测模型构建方法

本发明提供了一种基于CGAN的入侵检测模型构建方法，包括：多个节点利用本地数据独立进行CGAN模型训练，生成多组理想模型参数；从所有节点中选举出领导节点，其他节点将理想模型参数发送至领导节点；领导节点将所有理想模型参数进行聚合，得到聚合CGAN模型，并将聚合CGAN模型发送至所有节点；所有节点使用聚合CGAN模型生成增强入侵数据集，并用于训练Bi‑LSTM模型，直至Bi‑LSTM模型收敛，得到入侵检测模型。本发明解决了现有技术中存在的入侵检测模型训练时，样本数据量少且泛化能力不足，导致入侵检测性能显著下降的问题。