简介： 本发明实施例提供了一种智能网络攻击检测方法及装置，该方法包括：将预设系统的特征集转化为函数并导入到建立的学习系统的数学模型中；通过稀疏算法获得特征集的基并得到网络防护特征集；构建循环神经网络，对网络防护特征集中的基函数进行扩展和推理，以预警变种的新的网络攻击数据包；构建卷积神经网络，以判定待检测数据包是否为有害数据；根据预设系统对待检测数据包的判断结果和学习系统对待检测数据包的判断结果对基函数的组合和数量进行调整以进化学习系统的数学模型。该网络攻击检测方式通过自学习及自适应能力能够预警变种的新的网络攻击数据包，具备自动化扩展和智能性。