摘要
本发明公开了一种基于无监督学习与孔雀求偶算法的零日攻击检测方法，S1、构建网络流量数据集；S2、对收集的网络流量数据集进行预处理；S3、利用预处理后的网络流量数据集构建无监督学习模型；S4、将孔雀求偶算法应用于无监督学习模型，对无监督学习模型的参数进行全局搜索和优化；S5、将优化后的无监督学习模型部署到实际网络环境中；S6、根据无监督学习模型的输出结果，识别潜在的零日攻击行为；S7、定期对无监督学习模型进行重新训练和优化。本发明通过构建无监督学习模型进行异常检测，利用孔雀求偶算法优化无监督学习模型参数，提升检测系统的通用性和灵活性，实现对潜在零日攻击的精准检测和实时预警。
