基于卷积神经网络的自适应入侵检测方法及系统

本发明公开了基于卷积神经网络的自适应入侵检测方法及系统，属于网络检测技术领域，要解决的技术问题为如何应对不断变化的网络攻击和威胁、提高网络的入侵检测。包括如下步骤：采集网络流量数据，包括正常网络流量数据异常的网络流量数据；将预处理后网络流量数据作为样本数据，基于样本数据、样本数据的类别以及类别概率构建数据集；基于卷积神经网络构建网络入侵检测模型，网络入侵检测模型用于提取网络流量数据的网络特征、基于提取的网络特征判断网络流量数据是否为异常网络流量数据以及为异常网络流量数据的概率值，预测输出类别以及类别概率；基于数据集对网络入侵检测模型进行模型训练以及优化；对网络入侵检测模型的结构进行调整。