入侵检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质

本申请涉及入侵检测技术领域，公开一种入侵检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质，该方法中，获取网络流量特征集，将其中的网络流量数据转换为灰度图像，来获取第一灰度图数据集；利用第一灰度图数据集对基于U‑Net网络的扩散模型进行预训练，获得目标U‑Net网络；利用目标U‑Net网络对第一灰度图数据集进行特征挖掘，获得增强特征，并将增强特征与第一灰度图数据集进行拼接，获得第二灰度图数据集；利用拼接后得到的第二灰度图数据集对分类器进行训练，直至得到训练好的分类器，获得目标入侵检测模型。