【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于網絡安全檢測，尤其涉及基于深度學習的網絡安全檢測方法及系統。
技術介紹
1、隨著信息技術的迅猛發展和網絡環境的日益復雜化，網絡安全已成為全球關注的焦點。傳統的網絡安全防御系統，如防火墻、入侵檢測系統(ids)和入侵防御系統(ips)等，主要依賴于已知的威脅簽名或簡單的行為模式匹配來識別和阻止攻擊。這些系統在處理傳統的、定義明確的攻擊形式如病毒、蠕蟲、木馬等方面表現出較高的效率。然而，面對日新月異的攻擊手段，特別是零日攻擊、高級持續性威脅(apt)，以及使用多層次、多階段技術的復雜威脅，這些傳統防御工具的有效性顯著降低。
2、現有的網絡安全檢測系統通常采用靜態的威脅識別技術，這些技術大多基于靜態規則或已知的攻擊特征庫，其固有的局限性在于難以應對快速變化的攻擊策略和模式。例如，一旦攻擊者修改了攻擊代碼或采用新的逃避技術，傳統的安全系統就可能無法識別并阻止這些攻擊。此外，隨著加密通信的普及，惡意通信隱藏在加密數據中的情況越來越多，給傳統依賴數據包檢查的安全系統帶來了極大的挑戰。
3、針對以上問題，雖然深度學習技術已被提出應用于網絡安全領域，尤其是在非加密流量的異常行為檢測中展示出較好的效果，但大多數現有深度學習模型仍面臨著需要大量標記數據進行訓練、難以適應新型攻擊模式快速變化等問題。同時，深度學習在處理加密流量，尤其是識別隱蔽通信(如隱寫術)方面的研究和應用還不夠成熟。此外，當前系統在多源數據的整合處理方面也存在不足，未能充分利用如系統日志、用戶行為等多維度信息資源來提高檢測的全面性和準確性。p>
4、因此，急需一種能夠自我進化、跨源融合并有效識別隱蔽通信的新型網絡安全檢測系統來應對這些挑戰。
技術實現思路
1、本專利技術的目的設計基于深度學習的網絡安全檢測方法及系統，本專利技術構建了一個能夠自我進化、實時響應并高效處理多源數據的基于深度學習的網絡安全檢測方法及系統，每個步驟都是為了解決傳統網絡安全技術在處理新型、復雜和隱蔽威脅方面的不足而設計的，共同確保了系統在現代網絡環境下的高效性和可靠性，這種綜合的方法充分解決了
技術介紹
中提到的問題，提供了一種全新的解決方案，旨在提高整個網絡安全領域的防御能力和智能化水平。
2、為了達到上述目的，在本專利技術第一方面提供了基于深度學習的網絡安全檢測方法，包括以下步驟：
3、部署基于對抗性網絡的自我進化神經密碼學模塊進行對抗學習，得到加密通信數據；其中，所述自我進化神經密碼學模塊包括加密算法和解密破解算法；
4、對加密通信數據進行預處理，構建深度信念模型，使用預處理后的數據訓練深度信念網絡，分析和識別網絡流量中的異常模式和隱蔽通信行為；
5、集成多種數據源，使用深度學習算法提取多模態深層特征；其中，所述多種數據源包括網絡流量數據、系統日志和用戶行為日志；
6、根據多模態深層特征構建多模態深度學模型對多模態深層特征進行處理；其中，所述多模態深度學模型的損失函數l為：
7、
8、其中，lk表示第k個任務的損失函數，λk表示對應的權重，yk表示真實輸出，表示預測輸出；
9、引入在線學習機制對學習率進行自適應調整，使多模態深度學習模型根據新的數據進行動態更新；
10、使用引入在線學習機制的多模態深度學習模型結合數據分析和機器學習對網絡進行實時監控，識別威脅；若存在威脅，實施自動化防護策略，自動觸發防御措施；
11、其中，所述構建深度信念模型包括：
12、構建一個多層的rbm堆疊，形成深度信念網絡；其中，每層rbm負責抽取前一層數據的上一層次的特征；
13、使用對比散度算法初始化網絡權重和偏差；其中，更新迭代的公式如下：
14、δw＝∈·(<v0，h0>-<vk，hk>)
15、其中，∈表示學習率，v0和h0分別表示可見層和隱藏層在數據開始時的狀態，vk和hk分別表示可見層和隱藏層經過k次gibbs采樣后的狀態；δw表示權重偏差；
16、采用監督學習的方法訓練深度信念模型，使用標簽數據訓練深度信念模型最上層，以實現特定攻擊模式的識別，同時引入動態學習率調整機制，根據深度信念模型在驗證集上的表現動態調整學習率，增強模型的泛化能力；其中，所述動態調整的公式表示為：
17、
18、其中，∈(t+1)表示更新的學習率，t是當前迭代次數，t是總迭代次數，表示實時的學習率調整權重。
19、優選地，所述方法還包括：
20、建立一個持續學習和自我優化的閉環機制，對所述網絡安全檢測方法進行優化，包括：
21、定期收集關鍵性能指標，實施自動化腳本和監控工具記錄關鍵性能指標，存儲在性能數據庫中；
22、使用統計分析和機器學習模型對性能數據庫里面的數據進行模式識別；
23、根據識別結果，動態調整檢測參數和響應策略，然后將改進后的響應策略再次納入實時監控和評估，形成一個閉環的優化過程。
24、優選地，所述部署基于對抗性網絡的自我進化神經密碼學模塊，具體包括以下步驟：
25、部署基于量子原理的物理隨機數生成器，確定初始密鑰長度并生成初始密鑰，并發布到網絡的通信節點和加密設備；
26、監測網絡流量和攻擊模式，收集數據，并根據監測到的數據動態調整密鑰長度和更新頻率；
27、根據調整后的密鑰長度使用基于量子原理的物理隨機數生成器生成新的密鑰，并重新發布至網絡的通信節點和加密設備。
28、優選地，所述分析和識別網絡流量中的異常模式和隱蔽通信行為，包括：
29、將訓練好的深度信念模型部署在網絡環境中，實時分析入境和出境流量，以及內部行為模式，同時深度信念網絡的輸出層評估每一事件的異常概率，當檢測到的行為模式與已學習的正常模式不一樣時，觸發安全警報。
30、優選地，所述集成多種數據源，使用深度學習算法提取多模態深層特征，包括：
31、根據每類數據定義特征提取規則，使用時間窗口同步方法對數據一致性處理；
32、根據每個數據源應用特定的特征提取算法，然后將所有數據源的特征轉換為統一的向量形式；
33、構建基于數據驅動的動態自適應特征融合網絡自動調整每個特征向量的融合權重進行自適應融合，并構建一個上下文感知自編碼器結構將上下文狀態作為輸入，然后通過訓練使得動態自適應特征融合網絡能在特征的表示中編碼和利用上下文信息；
34、其中，所述自適應融合表示如下：
35、
36、其中，vfused表示融合后的特征，wi表示融合權重，vi表示特征向量，i表示特征向量的數量；
37、所述上下文感知自編碼器表示如下：
38、
39、其中，encoder和decoder分別表示編碼器和解碼器，vfused表示融合后的特征，c表示上下文信息，表示重構的特本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于深度學習的網絡安全檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于深度學習的網絡安全檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：
3.如權利要求1所述的基于深度學習的網絡安全檢測方法，其特征在于，所述部署基于對抗性網絡的自我進化神經密碼學模塊，具體包括以下步驟：
4.如權利要求1所述的基于深度學習的網絡安全檢測方法，其特征在于，所述分析和識別網絡流量中的異常模式和隱蔽通信行為，包括：
5.如權利要求1所述的基于深度學習的網絡安全檢測方法，其特征在于，所述集成多種數據源，使用深度學習算法提取多模態深層特征，包括：
6.如權利要求1所述的基于深度學習的網絡安全檢測方法，其特征在于，所述多模態深度學模型的結構為多輸入多輸出的神經網絡結構，其中，每種輸入數據對應一個輸入分支，表示如下：
7.如權利要求1所述的基于深度學習的網絡安全檢測方法，其特征在于，所述在線學習機制表示如下：
8.如權利要求1所述的基于深度學習的網絡安全檢測方法，其特征在于，所述使用引入在線學習機制的多模態深度學習模型
9.如權利要求8所述的基于深度學習的網絡安全檢測方法，其特征在于，若存在威脅，同時自動觸發防御措施，包括：
10.基于深度學習的網絡安全檢測系統，其特征在于，所述系統包括：
...【技術特征摘要】
1.基于深度學習的網絡安全檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于深度學習的網絡安全檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：
3.如權利要求1所述的基于深度學習的網絡安全檢測方法，其特征在于，所述部署基于對抗性網絡的自我進化神經密碼學模塊，具體包括以下步驟：
4.如權利要求1所述的基于深度學習的網絡安全檢測方法，其特征在于，所述分析和識別網絡流量中的異常模式和隱蔽通信行為，包括：
5.如權利要求1所述的基于深度學習的網絡安全檢測方法，其特征在于，所述集成多種數據源，使用深度學習算法提取多模態深層特征，包括：
6.如權利要求1所述的基...
【專利技術屬性】
技術研發人員：何建忠，劉偉家，桂霞，
申請(專利權)人：廣州今惟科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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