一种基于深度学习的网络安全威胁监测方法及系统

本发明涉及网络安全监测领域，其涉及一种基于深度学习的网络安全威胁监测方法，包括在网络节点上采集流量数据，并对对采集的流量数据进行预处理；构建深度神经网络模型对流量数据进行分析，通过优化算法调整模型参数以最小化损失函数；根据深度学习模型的输出结果对网络安全威胁进行评估；根据威胁评估结果确定响应措施，对不同威胁等级采取相应的响应操作；根据检测威胁至响应措施实施的时间间隔评估响应的及时性，本发明通过利用深度神经网络，能够自动从网络流量中提取深层特征，显著提高了对复杂攻击模式的识别精度。相比传统基于规则的检测方法和简单的机器学习算法，本方案能够有效降低误报和漏报率，提高网络威胁监测的准确性。