近日，我院2025级研究生罗幻持以第一作者身份完成的论文Imbalanced intrusion detection method using parrot optimization and DDIM-enhanced hybrid CNN-transformer在国际期刊Discover Computing（中国科线人1973电影免费在线观看三区）发表。该论文介绍了一种基于鹦鹉优化与DDIM增强混合CNN-Transformer的PDCT不平衡入侵检测模型，针对长尾多类流量分布下罕见攻击识别难、特征冗余度高、类别失衡严重等问题提出改进方案，并在NSL-KDD公开基准数据集上获得优异验证。
近年来，网络入侵检测在骨干网防护、物联网安全、工业互联网运维等领域的作用愈发突出，但现有深度学习方法在长尾多类流量分布下，对罕见攻击的检测能力仍存在明显短板：高维特征冗余引入噪声、类别失衡导致模型偏向多数类、单一架构难以兼顾局部与全局特征表征，且不少方案过度追求精度而忽略实际部署的推理效率。针对上述问题，研究提出PDCT闭环入侵检测框架，以混合CNN-Transformer为基础架构，串联三大协同核心模块：改进鹦鹉优化算法通过退火-贪婪协同机制筛选高判别性低维特征，从输入端降噪降维；潜空间DDIM扩散增强模块借助VAE映射连续潜流形，生成语义一致的少数类攻击样本，从数据层面缓解长尾分布失衡；残差融合混合架构同步捕捉流量局部统计特征与全局依赖，形成“特征优化-数据增强-模型建模”的端到端优化链路。实验在NSL-KDD公开数据集验证，相比最优基线方法，整体准确率提升6.66%，F1值提升8.01%，R2L罕见攻击召回率提升达84.2%；单样本延迟4.22ms，兼顾检测精度与部署效率，为不平衡场景下的入侵检测落地提供了可行参考。
本研究由线人1973电影免费在线观看nba买球推荐2025级研究生罗幻持同学作为第一作者完成，唐勇（导师）担任通讯作者。
