一种基于深度学习的网络入侵检测方法及系统

本发明涉及网络入侵检测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的网络入侵检测方法及系统，本发明通过深度学习模型对大量网络流量数据和日志信息的学习与训练，系统能够高效识别并适应新型攻击模式，有效克服传统检测方法在面对新型攻击时识别能力不足的缺陷。从数据采集、处理到入侵检测、响应处置，整个流程高度自动化，减少了人工干预，提高了检测效率。系统具备智能决策能力，能够根据检测结果自动采取阻断措施，并溯源攻击来源。能够实时收集并处理网络数据，利用深度学习模型进行快速检测，确保检测的实时性。从而解决了现有的网络入侵检测方式无法有效识别新型攻击的问题。