基于智能网络入侵检测系统及方法

本发明涉及网络安全技术领域，具体为基于智能网络入侵检测系统及方法，系统包括数据分群模块、动态监控模块、异常识别模块、学习与匹配模块、策略优化模块、特征表示提取模块、跨域检测模块。本发明中，通过谱聚类算法精准挖掘数据分布，优化群组划分，提升聚类和异常模式识别，结合动态行为和时间序列分析，进行网络行为的实时监控和评估，挖掘异常模式，随机森林模型增强分类和识别精度，深度Q网络算法提高交互学习效率，促进防御策略的适应性，遗传算法通过模拟自然选择优化防御策略，提升匹配能力，图嵌入技术强化网络结构信息捕捉，区域自适应技术解决跨域数据标签稀缺问题，提升模型跨域性能。