基于人工智能的网络安全渗透检测方法及系统

本发明提供一种基于人工智能的网络安全渗透检测方法及系统，首先获取目标网络系统实时的含多维度通信行为记录及协议元数据的网络流量数据，接着从中提取能描述通信行为时间关联性与协议交互模式的网络行为序列特征，将网络行为序列特征输入预训练的多模态威胁预测模型，生成包含攻击意图标签、渗透路径概率分布及威胁等级评分的潜在攻击向量预测结果，基于威胁知识库动态验证该潜在攻击向量预测结果，得到含已验证攻击路径拓扑及匹配漏洞标识符的渗透威胁检测结果，最后依此生成自适应防御策略，触发目标网络系统防御接口部署，并更新威胁知识库的攻击模式特征与防御规则集，实现智能、高效的网络安全渗透检测与防御。