本发明涉及网络安全防护，具体为一种智能感知网络安全防护系统。
背景技术：
1、智能感知网络安全防护系统主要指利用人工智能技术，通过对网络行为的实时监控和数据分析，自动识别和防御网络威胁的系统。这类系统通常包括入侵检测系统(ids)、入侵防御系统(ips)和先进的威胁检测技术等组成。它们能够通过学习和模仿安全专家的分析行为，自动化地进行威胁识别和响应。系统的智能化不仅提高了防御效率，减少了对人工干预的依赖，还能通过持续学习优化其识别算法，提高对新型攻击的适应能力。
2、然而，这种智能感知网络安全防护系统也存在一些缺陷。首先，对于零日攻击和非常规新型攻击手段，这些系统可能因为缺乏先前数据而难以有效识别和防御。其次，人工智能模型本身可能成为攻击的目标，攻击者可以通过技术手段如对抗性攻击来误导或干扰ai的判断，从而绕过防护。此外，系统的误报率和漏报率问题依然存在，尤其是在复杂多变的网络环境中，误判可能导致正常业务的中断或安全事件的忽视。这些问题表明，虽然智能感知网络安全防护系统在自动化和智能化方面具有明显优势，但仍需不断完善和升级，以应对日益复杂的网络安全挑战。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种智能感知网络安全防护系统，解决了缺乏先前数据而难以有效识别和防御、人工智能模型本身可能成为攻击的目标，攻击者可以通过技术手段如对抗性攻击来误导或干扰a i的判断，从而绕过防护，系统的误报率和漏报率问题依然存在，尤其是在复杂多变的网络环境中，误判可能导致正常业务的中断或安全事件的忽视。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种智能感知网络安全防护系统包括，网络流量监控硬件、数据处理单元、多模态人工智能模型、自适应学习模块、神经网络动态调整模块与对抗性攻击防御机制；
5、所述网络流量监控硬件配备网络流量分析芯片实时捕获并分析数据包，所述数据处理单元配置有操作系统和网络安全防护软件，所述多模态人工智能模型集成深度学习、机器学习和模式识别技术，所述自适应学习模块结合在线学习与增量学习，使用混合学习策略，所述神经网络动态调整模块自动调整神经网络结构和参数，所述对抗性攻击防御机制使用对抗性训练技术增强模型鉴别能力。
6、所述自适应学习模块使用以下更新规则：
7、
8、其中，θ表示模型参数，η是学习率，l是损失函数，x是输入数据，y是标签数据。
9、所述神经网络动态调整模块利用遗传算法调整网络结构，其适应度函数定义为：
10、fitness＝α×accuracy-β×comp l exity；
11、其中，accuracy表示模型准确率，comp l exity表示模型复杂度，α和β是调节参数；
12、所述对抗性攻击防御机制采用对抗性训练，通过插入扰动δ最大化损失函数：
13、δ＝argδl(x+δ，y；θ)；
14、限制δ的范围为∥δ∥∞<ε，以保证扰动不被人眼察觉。
15、优选的，所述网络流量监控硬件进一步包括加密流量解析功能，能够对ssl/tls加密协议进行实时解密分析，所述多模态人工智能模型包括基于异常行为的检测模块，采用无监督学习算法自动从网络流量中学习并识别异常模式。
16、优选的，所述自适应学习模块具有容错机制，当检测到模型更新可能导致性能下降时，能够自动回滚至上一稳定版本，确保系统稳定性不受影响，所述回滚机制依赖于系统持续监控的性能指标，如误报率和正确检测率。
17、优选的，所述神经网络动态调整模块使用遗传算法，通过模拟自然选择和遗传变异来优化网络结构，所述遗传算法具体实现包括交叉和突变操作，用于生成具有新特性的网络配置，从而探索更有效的网络架构。
18、优选的，所述对抗性攻击防御机制识别并隔离经过对抗性训练技术改造的恶意数据包，确保系统的持续安全运行，所述对抗性攻击防御机制包括实时监测网络流量中的异常模式，特别是检测到与训练模型中用于增强的对抗样本相似的行为。
19、优选的，所述数据处理单元进一步包含实时数据分析引擎，所述实时数据分析引擎使用流式处理技术来分析和处理大规模数据集，从而能够快速响应网络安全事件。
20、优选的，所述多模态人工智能模型进一步整合了时间序列分析技术，用于识别网络流量中的时间依赖模式和周期性异常活动，增强对持续性威胁的识别能力。
21、优选的，所述网络流量监控硬件配备物理层安全功能，在硬件级别检测和阻断潜在的入侵尝试，如arp欺骗和mac地址欺骗。
22、(三)有益效果
23、本发明提供了一种智能感知网络安全防护系统。具备以下有益效果：
24、该智能感知网络安全防护系统，首先，系统通过配备高级的网络流量监控硬件，能够实时捕获并分析数据包，包括加密流量，如ssl/tls协议的流量，这确保了即使是加密的数据流也无法逃避监控和分析，数据处理单元不仅配备了高效的操作系统和安全防护软件，还集成了实时数据分析引擎，使用流式处理技术快速响应网络安全事件，处理大规模数据集，系统的多模态人工智能模型结合了深度学习、机器学习和模式识别技术，通过无监督学习算法自动从网络流量中学习并识别异常行为和模式，包括基于时间序列的分析技术，这增强了对持续性威胁的识别能力，自适应学习模块采用在线和增量学习的混合策略，提供了系统性能的自我优化和适应新威胁的能力，通过具有预先设定的回滚机制保持系统稳定性，使系统在遇到潜在的性能下降时能够迅速恢复到稳定状态。
1.一种智能感知网络安全防护系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能感知网络安全防护系统，其特征在于：所述网络流量监控硬件进一步包括加密流量解析功能，能够对ssl/tls加密协议进行实时解密分析，所述多模态人工智能模型包括基于异常行为的检测模块，采用无监督学习算法自动从网络流量中学习并识别异常模式。
3.根据权利要求1所述的一种智能感知网络安全防护系统，其特征在于：所述自适应学习模块具有容错机制，当检测到模型更新可能导致性能下降时，能够自动回滚至上一稳定版本，确保系统稳定性不受影响，所述回滚机制依赖于系统持续监控的性能指标，如误报率和正确检测率。
4.根据权利要求1所述的一种智能感知网络安全防护系统，其特征在于：所述神经网络动态调整模块使用遗传算法，通过模拟自然选择和遗传变异来优化网络结构，所述遗传算法具体实现包括交叉和突变操作。
5.根据权利要求1所述的一种智能感知网络安全防护系统，其特征在于：所述对抗性攻击防御机制识别并隔离经过对抗性训练技术改造的恶意数据包，确保系统的持续安全运行，所述对抗性攻击防御机制包括实时监测网络流量中的异常模式。
6.根据权利要求1所述的一种智能感知网络安全防护系统，其特征在于：所述数据处理单元进一步包含实时数据分析引擎，所述实时数据分析引擎使用流式处理技术来分析和处理大规模数据集，从而能够快速响应网络安全事件。
7.根据权利要求1所述的一种智能感知网络安全防护系统，其特征在于：所述多模态人工智能模型进一步整合了时间序列分析技术，用于识别网络流量中的时间依赖模式和周期性异常活动，增强对持续性威胁的识别能力。
8.根据权利要求1所述的一种智能感知网络安全防护系统，其特征在于：所述网络流量监控硬件配备物理层安全功能，在硬件级别检测和阻断潜在的入侵尝试。
