本发明专利技术公开了一种基于深度学习的网络安全预警方法及系统，方法包括：从网络流量中获取网络流量数据；构建生成对抗网络攻击数据，训练和优化鉴别器；根据网络流量数据的特征构建时间序列模型和设定异常检测规则；设计动态调整的联邦学习框架对各节点的性能进行优化学习；构建周期性更新机制，定期从中央服务器获取模型更新；在关键网络节点部署感应器，实时监控网络流量数据，并对数据进行分析和异常检测，当存在异常情况及时发出警报。本发明专利技术提高了网络安全系统的防御效能和智能化水平，还增强了其适应性和实用性，使其能够有效应对现代网络安全威胁。这些特点使得本发明专利技术在网络安全领域具有显著的技术进步和实用价值。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能领域，尤其涉及一种基于深度学习的网络安全预警方法及系统。
技术介绍
1、随着信息技术的迅猛发展，网络安全已成为全球关注的焦点。尤其在大数据、云计算、物联网等技术普及的当下，网络攻击的种类和复杂性也在不断增加，传统的网络安全防御手段逐渐显示出局限性。传统的网络安全系统通常依赖于已知的攻击签名和规则进行威胁检测，这导致它们在应对新型或未知的攻击手段时效果不佳。例如，使用基于规则的入侵检测系统(ids)和入侵防御系统(ips)在处理零日攻击和高级持续威胁(apt)时，常常因为缺乏先前的定义或签名而无法有效识别威胁。
2、此外，随着网络环境的不断变化和网络攻击技术的不断进步，固定算法模型的更新和适应性成了一个重大挑战。现有的防御系统往往需要人工介入进行规则的更新和调整，这不仅耗时耗力，还可能在面对快速变化的攻击策略时反应不及时。同时，大多数现有系统在设计时考虑的是单一网络环境，很少有能够在多种网络环境中均表现良好的系统。这限制了它们的应用范围和效果，尤其是在需要高度定制化的安全需求面前显得尤为无力。
>3、由于上述问题，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的网络安全预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络安全预警方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络安全预警方法，其特征在于，所述对每个数据包或流进行特征提取和标注，具体如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络安全预警方法，其特征在于，所述设定评估指标对网络进行评估，具体包括准确率、精确度、召回率和F1得分，计算如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络安全预警方法，其特征在于，所述根据网络流量数据的特征构建时...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的网络安全预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络安全预警方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络安全预警方法，其特征在于，所述对每个数据包或流进行特征提取和标注，具体如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络安全预警方法，其特征在于，所述设定评估指标对网络进行评估，具体包括准确率、精确度、召回率和f1得分，计算如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络安全预警方法，其特征在于，所述根据网络流量数据的特征构建时间序列模型和设定异常检测规则，具体如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网络安全...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟文，
申请(专利权)人：云仓库广东信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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