基于深度学习的分层网络攻击识别与未知攻击检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的分层网络攻击识别与未知攻击检测方法，包括：采用自编码器对正常流量与异常流量的行为模式进行学习，从而利用学习后的自编码器判别待测流量为正常流量或者异常流量；利用深度神经网络作为判别模型，来判别待测流量的攻击类型为某一已知的攻击类别或为未知类别；融合自编码器与判别模型的结果，完成网络攻击分类与未知攻击检测。该方法既能识别正常流量并且对已知的异常流量进行分类，又能检测新型未知的网络攻击，结合生成模型和判别模型各自的优势提高检测准确率。