一种基于CAE-XGBoost的编码文件入侵检测方法和系统

一种基于CAE‑XGBoost的编码文件入侵检测方法和系统。该方法包括，在数据准备阶段，从多个数据源收集编码文件并进行规范化处理，作为入侵检测模型的输入数据；利用所述输入数据对CAE模型进行训练，直到将CAE模型的编码器进行固化，采用编码器被固化的CAE模型对输入数据进行深度特征提取；在分类训练阶段，使用SMOTE过采样算法增加少数类样本，然后采用XGBoost集成学习模块对提取到的深度特征进行分类，得到深度特征的分类结果；基于分类结果，使用准确率、宏平均精确率和召回率指标对入侵检测模型的性能进行评估。本发明的方案提高了入侵检测的适应性和鲁棒性。