【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习，具体涉及基于深度学习的自适应入侵检测系统及方法。
技术介绍
1、随着信息技术的飞速发展，网络已成为现代社会中不可或缺的基础设施。然而，网络安全问题也随之而来，给个人、企业带来了巨大的风险和挑战。传统的入侵检测系统(ids)通常基于固定的规则和特征进行异常检测，但在面对复杂多变的网络环境和攻击模式时，其检测准确率和效率往往不尽如人意。在当前的网络环境中，入侵的异常不仅仅局限于单一的节点或设备，它们往往会通过节点之间的连接关系进行转移和扩散。这种转移可能涉及多个网络节点，使得入侵的影响范围迅速扩大，给整个网络的稳定运行带来严重威胁。因此，如何有效地识别并应对这种通过节点连接关系进行转移的入侵异常，成为网络安全领域亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请通过提供了基于深度学习的自适应入侵检测系统及方法，旨在解决传统入侵检测系统难以有效识别并应对通过节点连接关系进行转移的入侵异常，导致网络稳定运行难以把控的技术问题，达到通过识别转移网络，针对化的进行入侵风险检测，提高入侵...
【技术保护点】
1.基于深度学习的自适应入侵检测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.如权利要求1所述的基于深度学习的自适应入侵检测系统，其特征在于，将所述网络状态数据和所述系统状态数据输入所述入侵转移检测模型，系统包括：
3.如权利要求2所述的基于深度学习的自适应入侵检测系统，其特征在于，构建入侵风险评估模型，系统包括：
4.如权利要求1所述的基于深度学习的自适应入侵检测系统，其特征在于，根据所述多个网络节点的连接关系对所述历史入侵事件样本进行入侵转移解析，系统包括：
5.如权利要求2所述的基于深度学习的自适应入侵检测系统，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的自适应入侵检测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.如权利要求1所述的基于深度学习的自适应入侵检测系统，其特征在于，将所述网络状态数据和所述系统状态数据输入所述入侵转移检测模型，系统包括：
3.如权利要求2所述的基于深度学习的自适应入侵检测系统，其特征在于，构建入侵风险评估模型，系统包括：
4.如权利要求1所述的基于深度学习的自适应入侵检测系统，其特征在于，根据所述多个网络节点的连接关系对所述历史入侵事件样本进行入侵转移解析，系统包括：
5.如权利要求2所述的基于深度...
【专利技术属性】
技术研发人员：林川，张昇鹏，龚国垌，沈金福，王春雁，刘信，梁泽伟，秦苠峰，
申请(专利权)人：广西安测信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。