一种入侵检测系统鲁棒性评估方法

本发明公开了一种入侵检测系统鲁棒性评估方法，其步骤为S1、提取网络流量数据特征并转换为pcap文件；S2、对步骤S1的数据进行预处理，分为良性流量和攻击流量；S3、对攻击流量使用基于距离优化的对抗攻击迭代训练增加微小的扰动生成最佳对抗样本；S4、将最佳对抗样本流量和良性流量混合成鲁棒性评估集，输入CBTC入侵检测系统进行评估，查看测试集和鲁棒性评估集的分类结果。本发明能够帮助设计更具鲁棒性的深度学习模型。这种创新的鲁棒性评估方法能够为系统提供更具针对性的优化建议，帮助开发人员在模型设计阶段就能识别并修复潜在的鲁棒性差的问题，从而提升入侵检测系统的整体防御能力。