一种基于FCNN的多方位安全入侵检测方法及系统

摘要

本申请公开了一种基于FCNN的多方位安全入侵检测方法及系统。所述方法包括：获取网络数据流；进行数据预处理；将预处理后的数据进行异常分类检测，得到异常检测分类结果；拦截异常信息，并激活攻击检测分类器，将异常状态信息对应的所述预处理后的数据输入攻击分类检测中后，得到攻击检测结果，并将所述攻击检测结果记录到攻击记录手册中。所述系统包括：数据获取模块、预处理模块、异常检测分类器、攻击检测分类器。本申请有效降低了输入的数据量，解决了因训练数据量大而对训练设备要求高的问题，本申请还采用Adam自适应学习率算法以及SGD算法，使得神经元网络收敛速度很快，解决了训练时间长的问题。