基于深度学习的网络流量数据包的安全性预估方法、装置、设备及可读存储介质

本发明提供一种基于深度学习的网络流量数据包的安全风险预估方法、装置、设备及可读存储介质，涉及网络流量数据包的安全监测技术领域，具体步骤包括：S1.捕获进出网络接口的n个数据包，对捕获的数据包按照捕获的时间顺序编号，形成的编号集合A，标注所述编号集合A中每一个数据包对应的安全性标准值，并构成标准值集合。当网络流量数据包存在异常时，通过安全性标准值集合，可以快速识别对应流量数据包的安全性标准值，获得数据包的安全性评估值和对应标准值之间的误差标值，并基于构建的深度神经网络生成网络流量安全指数，根据网络流量安全指数所属区间，预估网络流量数据包的安全程度。