摘要
本发明涉及一种基于持续学习的网络安全检测系统,属于网络安全技术领域,解决了现有技术中检测能力滞后不能适应新型攻击检测的问题。系统包括:训练集构建模块,用于当存在新增网络检测数据时构建新样本进而构建当前训练样本集;模型训练模块,用于构建动态图神经网络模型;基于当前训练样本集对模型进行训练,计算训练损失,若训练损失超过阈值,则从当前训练样本集中随机提取部分样本存入经验学习库;否则训练结束,得到训练好的网络安全检测模型;网络安全检测模块,用于将待检测网络检测数据输入训练好的网络安全检测模型得到检测结果;经验学习库,用于保存旧样本和对应的检测特征。提高了网络安全检测模型的检测准确性。