基于等距浸入核函数学习的网络攻击模式识别方法

本发明涉及信息安全技术，提供一种基于等距浸入核函数学习的网络攻击模式识别方法，使用等距浸入核函数对网络行为数据先构建几何表征，再从构建好的网络行为数据的几何表征中提取能够量化网络行为形态的特征；等距浸入核函数模型用于通过在神经网络模型中引入可学习的切空间核函数，从而显式保持非欧几里得离散数据在流形表征构建程中的内积结构；将复杂的、非线性的网络行为数据中最本质的几何关系无损或低损地压缩到一个更适合机器学习模型处理的低维空间中，在纷繁复杂且充满对抗的数据中，精准、稳定地捕捉到攻击行为的本质形态，提高攻击模式识别的敏感性，从而提高识别准确性。