一种基于自注意力深度自编码神经网络的入侵检测方法

本发明涉及入侵检测技术领域，公开了一种基于自注意力深度自编码神经网络的入侵检测方法，包括获取待检测入侵行为的网络流数据；构建自注意力深度自编码神经网络模型并进行预训练；所述自注意力深度自编码神经网络模型包括逐层映射的前向神经网络模块、注意力模块和后处理模块；利用逐层映射的前向神经网络模块对网络流数据进行逐层映射，提取多层次的网络流特征；利用注意力模块对多层次的网络流特征进行特征空间注意力和网络层间注意力的加权融合，得到网络流深度融合特征；利用后处理模块对网络流深度融合特征进行分类，得到入侵检测结果。本发明通过挖掘网络入侵行为的深度融合特征，从而实现入侵行为的有效识别。