一种基于深度学习的智能交通网络入侵检测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的智能交通网络入侵检测方法及系统，涉及网络入侵的技术领域，状态码异常分析模块通过特征提取和异常变化系数Ybxs的计算，能够有效识别出异常状态码。当异常变化系数Ybxs超过预设的变化阈值时，系统会自动发出检测命令，确保及时响应潜在的入侵行为。接着通过对流量变化和请求数据信息的特征提取，计算流量波动系数Lbxs和请求状态系数Qzxs，结合深度学习模型，系统能够精准计算风险评估指数Fpzs，提供对当前网络安全状态的详细预测。通过将其与评估阈值Q进行比对分析，系统能够综合判断网络的入侵程度。当入侵风险达到设定的阈值时，系统会自动采取相应的防护措施。