使用深度学习算法的网络入侵检测与响应系统

本发明旨在提供使用深度学习算法的网络入侵检测与响应系统，能够实现对网络入侵行为的高准确性检测、快速响应以及自适应学习，同时保证用户数据的隐私安全。具体包括：数据采集模块：该模块负责从网络中收集多种数据用于训练和优化检测模型；特征提取与学习模块：利用深度学习技术自动学习和提取关键特征，识别异常模式，检测潜在的入侵行为；入侵检测引擎：基于提取的特征和预训练的深度学习模型，实时分析网络流量，识别和预测网络入侵行为，并进行分类和评估；响应机制：一旦检测到入侵行为，响应机制将立即启动，采取相应的防御措施；自适应学习与优化模块：系统根据新的入侵样本和反馈信息，不断优化检测模型，提高检测的准确性和效率。