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申请/专利权人：明阳时创(北京)科技有限公司;明阳点时科技(沈阳)有限公司

摘要：本发明公开一种网络流量入侵检测分析方法、系统、介质及设备，其中，所述系统包括网络流量采集模块、协议分析模块、Suricata模块、Filebeat模块、Logstash模块、Elasticsearch模块和secGPT大模型模块，网络流量采集模块分别与协议分析模块和Suricata模块通信连接，协议分析模块和Suricata模块分别与Filebeat模块通信连接，Filebeat模块与Elasticsearch模块通信连接，ELasticsearch模块与secGPT大模型模块通信连接。本发明旨在解决一些复杂的网络流量分析处理情况，如在抓取网络流量包进行处理解析到数据库中，可能通过解析判断出这一条流量没有任何风险，但实际上可能存在风险。

主权项：1.一种网络流量入侵检测分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1）采集网络流量；S2）对步骤S1）采集到的网络流量进行协议分析并根据分析结果选择相应的分析器对步骤S1）采集到的网络流量进行分析，且通过Suricata对步骤S1）采集到的网络流量中的一部分进行检测与分析；S3）利用Filebeat对步骤S2）分析处理后的网络流量进行日志采集；S4）利用Logstash对步骤S3）采集到的日志进行收集、丰富与转换，其中，转换后的数据为JSON格式的数据；S5）利用经过训练的第n-1代secGPT大模型对步骤S4）中得到的JSON格式的数据进行分析并输出分析结果，同时利用步骤S4）得到的JSON格式的数据对第n-1代secGPT大模型进行训练，得到第n代secGPT大模型并将第n代secGPT大模型用于下一次的网络流量入侵检测，其中，n为大于或等于1的自然数；对第n-1代secGPT大模型进行训练时，利用logits最大化损失对第n-1代secGPT大模型的归一化指数函数softmax进行归一化处理，其中，logits为模型输出层未经过处理的得分，logits最大化损失计算算式与归一化指数函数softmax计算算式分别为： 其中，e为自然常数；z是最大logits值，即为secGPT大模型输出的logits向量中最大的值；xi为第i类输入x。

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