基于解释性分析与经验知识优化的多层级网络入侵检测方法、系统及介质

本发明公开了一种基于解释性分析与经验知识优化的多层级网络入侵检测方法、系统及介质，本发明基于解释性分析与经验知识优化的多层级网络入侵检测方法通过一种多层次、结构化的入侵检测框架实现对网络流量中时序依赖性与固有特征的全面感知和非线性映射处理，并结合SHapley加法解释（SHAP）方法与经验知识形成迭代反馈纠错机制优化框架的决策范式，能提升模型的表达能力和泛化性及稳定性，强化入侵检测模型的检测效果。