摘要
本发明涉及网络安全技术领域,特别涉及一种基于大数据分析的智能网络安全检测系统及方法,所述方法包括:通过历史网络数据集生成对抗数据,通过对抗数据训练网络安全检测模型,在训练中动态调整对抗训练目标函数,使网络安全检测模型能够平衡正常损失和对抗损失,平衡网络安全检测模型的鲁棒性和准确性;通过机器学习模型分析网络流量数据流,输出网络状态指标,根据输出的网络状态指标,优化网络安全检测模型,提高网络安全检测模型对对抗性攻击的检测能力;从历史网络数据集中提取传统网络攻击数据,将传统网络攻击数据和通过对抗训练生成的对抗性扰动结合,对网络安全检测模型进行训练,使网络安全检测模型能够同时检测传统网络攻击。
技术关键词
网络安全检测方法
网络安全检测系统
分析网络流量
加权损失函数
机器学习模型
对抗性
更新模型参数
鲁棒性
混合损失函数
样本
指标
注意力机制
数据分析模块
网络日志数据
动态权重优化
节点特征
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火灾防护预警
光纤光栅温度传感器
可燃气体传感器
防护机构
预警模块
时间段
排放量
核算方法
收集活动数据
碳足迹核算
图像辅助定位方法
位置偏差值
控制医疗器械
特征点
超声图像处理技术