[发明专利]一种网络入侵行为检测方法及系统

权利要求书

1.一种网络入侵行为检测方法，其特征在于，包括：

得到基于网络入侵信息得到的告警信息；

将所述告警信息输入预设的神经网络进行检测得到可疑告警信息；

根据所述可疑告警信息确定是否存在网络攻击，若存在，向用户终端反馈存在网络攻击的预警信号。

2.根据权利要求1所述的网络入侵行为检测方法，其特征在于，所述方法进一步包括在获取基于特征匹配得到的告警信息，之前：

确定神经网络初始参数；

根据历史告警信息的特征信息形成神经网络的输入向量；

根据历史告警信息对应的网络攻击确定结果和输入向量训练BP神经网络得到各项参数形成所述预设的神经网络。

3.根据权利要求2所述的网络入侵行为检测方法，其特征在于，所述特征信息包括报出频率、报出时间范围占比、报出级别、报出时间离散程度、报出密集时间段占比和报出密集时间段数量的至少之一。

4.根据权利要求1所述的网络入侵行为检测方法，其特征在于，所述得到基于网络入侵信息得到的告警信息具体包括：

获取网络入侵信息；

根据所述网络入侵信息基于特征的检测方法确定所述告警信息。

5.根据权利要求1所述的网络入侵行为检测方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

根据确定的网络攻击和对应的告警信息形成学习样本；

采用所述学习样本对所述预设的神经网络进行训练以优化所述预设的神经网络。

6.一种网络入侵行为检测系统，其特征在于，包括：

告警信息确定单元，用于得到基于网络入侵信息得到的告警信息；

可疑信息确定单元，用于将所述告警信息输入预设的神经网络进行检测得到可疑告警信息；

预警反馈单元，用于根据所述可疑告警信息确定是否存在网络攻击，若存在，向用户终端反馈存在网络攻击的预警信号。

7.根据权利要求6所述的网络入侵行为检测系统，其特征在于，还包括神经网络形成单元，用于确定神经网络初始参数，根据历史告警信息的特征信息形成神经网络的输入向量，根据历史告警信息对应的网络攻击确定结果和输入向量训练BP神经网络得到各项参数形成所述预设的神经网络。

8.根据权利要求7所述的网络入侵行为检测系统，其特征在于，所述特征信息包括报出频率、报出时间范围占比、报出级别、报出时间离散程度、报出密集时间段占比和报出密集时间段数量的至少之一。

9.根据权利要求6所述的网络入侵行为检测系统，其特征在于，所述告警信息确定单元具体用于获取网络入侵信息，根据所述网络入侵信息基于特征的检测方法确定所述告警信息。

10.根据权利要求6所述的网络入侵行为检测系统，其特征在于，还包括神经网络优化单元，用于根据确定的网络攻击和对应的告警信息形成学习样本，采用所述学习样本对所述预设的神经网络进行训练以优化所述预设的神经网络。

11.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，

所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5任一项所述方法。

12.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，

该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述方法。