申请/专利权人：广东技术师范大学

申请日：2022-11-08

公开（公告）日：2023-01-13

公开（公告）号：CN115600194A

主分类号：G06F21/55

分类号：G06F21/55;G06F18/24;G06F18/23213;G06F18/214;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.02.07#实质审查的生效;2023.01.13#公开

摘要：本发明公开了一种基于XGBoost和LGBM的入侵检测方法、存储介质及设备，方法包括步骤：获取数据集，对所述数据集进行数据预处理；根据信息增益和FCBF算法对预处理后的数据集进行特征选择；采用XGBoost和LGBM分类器对数据进行分类处理；优化XGBoost和LGBM分类器，根据分类器性能比较结果，选择性能更高的分类器进行分类结果输出。本发明通过对数据集进行数据预处理，可缓解数据集样本的不平衡问题，同时提高了数据集质量；通过对分类器不断优化，提高分类器的分类处理性能，并通过选择性能更高的分类器进行分类结果输出，能提高入侵检测的检测精度、降低入侵检测异常误报率。

主权项：1.一种基于XGBoost和LGBM的入侵检测方法，其特征在于，包括步骤：获取数据集，对所述数据集进行数据预处理；根据信息增益和FCBF算法对预处理后的数据集进行特征选择；采用XGBoost和LGBM分类器对数据集的数据进行分类处理；优化XGBoost和LGBM分类器，根据分类器性能比较结果，选择性能更高的分类器进行分类结果输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东技术师范大学 一种基于XGBoost和LGBM的入侵检测方法、存储介质及设备

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD