基于深度学习的网络入侵智能监测方法及系统

本申请提供基于深度学习的网络入侵智能监测方法及系统，涉及网络安全领域，解决了现有防御方法响应滞后的技术问题。该方法包括：采集多源数据；对所述多源数据进行预处理，生成时空特征图；将所述时空特征图输入基于深度学习算法构建的第一模型和第二模型进行异常检测，得到检测结果；其中，所述第一模型用于检测已知攻击模式，所述第二模型用于检测未知攻击模式；对所述检测结果进行分层风险等级划分，并根据每一风险等级的防御策略进行主动防御。本申请用于网络入侵监测及防御过程中，通过多源数据采集、时空特征图生成、双模型协同检测和分层防御策略实施，实现对网络入侵的智能监测与主动防御，提升网络安全防护的实时性和主动性。