边界安全防护设备漏洞利用检测方法及装置

本发明提供边界安全防护设备漏洞利用检测方法及装置，包括：对原始网络数据包进行预处理，得到标准化网络数据；将标准化网络数据输入至训练后的深度学习模型，得到异常流量检测结果；所述训练后的深度学习模型包括多层卷积神经网络结构、长短期记忆网络或变分自编码器序列、全连接层和数学回归模型；多层卷积神经网络结构用于对输入的标准化网络数据提取关键特征；长短期记忆网络或变分自编码器序列用于对关键特征进行时间序列分析，识别异常流量；全连接层和数学回归模型用于对异常流量进行分类。通过上述边界安全防护设备漏洞利用检测方法能够不依赖历史数据对边界安全防护设备无法检测的异常流量进行快速检测，形成全方面的安全防护体系。