基于深度学习的网络语义特征提取预测推理系统

本发明涉及网络安全领域，公开了基于深度学习的网络语义特征提取预测推理系统，包括：语义中心向量获取单元，用于获取与预设网络行为语义类别对应的语义中心向量；扰动向量生成单元，用于以源样本和目标语义中心向量为输入，通过求解包含语义吸引项和可选的语义排斥项的联合优化目标函数，生成能将源样本语义转变为目标语义的最优扰动向量；特征分析与推理单元，用于解析所述扰动向量，将其中数值显著的维度识别为关键网络特征，或通过构建虚拟语义向量对未知威胁进行预测性推理。本发明将模型的决策依据转化为可量化的特征，实现模型行为的白盒化解析，能够区分相似威胁并预测新型威胁，提升网络安全系统的透明度、可靠性与主动防御能力。