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使用深度学习算法的网络入侵检测与响应系统 

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申请/专利权人:合肥图灵纪元科技有限公司

摘要:本发明旨在提供使用深度学习算法的网络入侵检测与响应系统,能够实现对网络入侵行为的高准确性检测、快速响应以及自适应学习,同时保证用户数据的隐私安全。具体包括:数据采集模块:该模块负责从网络中收集多种数据用于训练和优化检测模型;特征提取与学习模块:利用深度学习技术自动学习和提取关键特征,识别异常模式,检测潜在的入侵行为;入侵检测引擎:基于提取的特征和预训练的深度学习模型,实时分析网络流量,识别和预测网络入侵行为,并进行分类和评估;响应机制:一旦检测到入侵行为,响应机制将立即启动,采取相应的防御措施;自适应学习与优化模块:系统根据新的入侵样本和反馈信息,不断优化检测模型,提高检测的准确性和效率。

主权项:1.使用深度学习算法的网络入侵检测与响应系统,其特征在于,该系统包括:步骤1:数据采集模块,该模块负责从网络中收集各种数据,包括但不限于网络流量、用户行为日志、系统日志等,这些数据将作为深度学习算法的输入,用于训练和优化检测模型;步骤2:特征提取与学习模块,利用深度学习技术,本模块能够自动从收集到的数据中学习和提取关键特征,这些特征将用于识别网络行为中的异常模式,从而检测潜在的入侵行为;步骤3:入侵检测引擎,基于提取的特征和预训练的深度学习模型,该引擎能够实时分析网络流量,识别和预测网络入侵行为,并对检测到的入侵行为进行分类和评估;步骤4:响应机制,一旦检测到入侵行为,响应机制将立即启动,采取相应的防御措施,如阻断恶意流量、隔离受影响的系统或通知管理员进行进一步的处理;步骤5:自适应学习与优化模块,系统具备自适应学习能力,能够根据新的入侵样本和反馈信息,不断优化检测模型,提高检测的准确性和效率。

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权利要求:

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