基于深度学习的涉密载体轨迹追踪与异常检测方法

本发明公开了基于深度学习的涉密载体轨迹追踪与异常检测方法，属于信息安全技术领域，该检测方法包括如下步骤：周期性地获取各涉密载体对应的轨迹，并将轨迹与规则库中的保密规则对比，确定异常操作；计算获取各轨迹对应的综合风险等级，并确定轨迹对应操作是否为异常操作，标记异常操作样本和正常操作样本；根据涉密载体的类型，对各异常操作样本和正常操作样本进行统计分组，并基于对比结果更新规则库中的保密规则；本发明通过分析异常操作样本与保密规则的相似度，自动识别新型攻击轨迹，并基于输出目标拓展或新增规则，使规则库动态演化，持续提升系统防护覆盖范围和适应性。