基于DNN和BiGRU的分层注意力网络入侵检测方法和装置

本申请公开了一种基于DNN和BiGRU的分层注意力网络入侵检测方法和装置，涉及网络安全领域。所述方法包括：通过两个串联的第一模型对流量数据进行空间特征提取，通过两个串联的第二模型对流量数据进行时序特征提取；其中，第一模型包括嵌入自注意力的深度神经网络，第二模型包括嵌入自注意力的双向门控循环单元；将空间特征和时序特征通过拼接操作融合，获取融合特征；将融合特征输入多层感知机，获取流量数据的网络入侵检测分类结果。本方法在特征提取、异常识别以及应对数据不平衡等方面均展现出明显优势，显示出其在实际网络安全应用中的广泛适用性与巨大潜力。