一种针对工控数据类不平衡的入侵检测方法

本发明涉及一种针对工控数据类不平衡的入侵检测方法，属于工控系统、数据安全领域。首先，利用CTGAN数据增强方法增加了少数类别的样本占比，以平衡工控系统数据中不同攻击类别之间的样本数量占比。然后，为了进一步避免过拟合问题，构造集成学习模型，进行多分类异常检测模型训练。本发明能够在不平衡的数据分布上，提高对占比较少的异常数据检测的准确率。