摘要
本发明提出了基于深度学习的网络安全检测方法及系统，方法包括：部署基于对抗性网络的自我进化神经密码学模块进行对抗学习；构建深度信念模型，使用预处理后的数据训练深度信念网络，分析和识别网络流量中的异常模式和隐蔽通信行为；集成多种数据源，提取多模态深层特征；构建多模态深度学习模型对多模态深层特征进行处理；引入在线学习机制对学习率进行自适应调整，使多模态深度学习模型根据新的数据进行动态更新；使用引入在线学习机制的多模态深度学习模型结合数据分析和机器学习对网络进行实时监控，识别威胁；若存在威胁，实施自动化防护策略，自动触发防御措施。本发明为网络安全领域提供了一个全新的、高度自适应且综合的解决方案。
