摘要
本发明涉及一种支持在线算法开发的实时恶意流量检测方法及系统,属于网络安全应用技术领域。本发明提出的系统从数据集的管理和预处理,到算法的开发和训练,再到算法模型的docker引擎部署和实时告警检测等功能集成在一个系统上,提供了一站式的解决方案,实现了功能的统一管理,用户无需在多个平台之间切换,提升了工作效率,简化了恶意流量检测的流程。另外系统提供的算法仓库、算子仓库支持第三方代码的上传和调用,具有良好的扩展性和兼容性。系统集成了多种机器学习和深度学习算法,用户可以选择最优算法进行训练和部署,提高了恶意流量检测的准确性和效率。