一种多模型融合的高效入侵检测方法及系统

本发明公开了一种多模型融合的高效入侵检测方法及系统，包括剔除样本数据内的异常值，使用TSODE针对时间特征筛查，使用自定义正则规范针对固定格式特征筛查，使用Z‑score针对统计量特征筛查；使用滑动窗口法确认符合决策边界性质的少数类，使用BorderLine‑SMOTE生成样本，使用ENN核验生成样本；使用TCN提取样本数据空间特征，使用BiLSTM提取样本数据流量特征；将时间与空间特征进行融合并归一化；使用不同时间步长度的时间窗口统计样本均值生成初始权重矩阵，计算QKV矩阵；基于注意力机制结果并在全连接层输出分类结果；通过结合BiLSTM和TCN网络对时间和空间特征的深度提取与融合，提出多头注意力机制，有效解决了流量数据中样本分布不均衡及特征重要性不平衡的问题。