基于可解释人工智能的5G流量异常检测及防护方法、系统

本发明提出一种基于可解释人工智能的5G流量异常检测及防护方法和系统，包括：构建LSTM模型、LIME模型和主动防御模块；获取具有流量类别标签的5G训练样本，使用LSTM模型为训练样本进行流量检测，得到其属于各流量类别的预测概率，选择预测概率最高的流量类别作为预测结果并结合流量类别标签，训练更新LSTM模型，得到流量异常检测模型；选取待流量异常检测的5G流量输入流量异常检测模型，LIME模型根据5G流量及其属于各流量类别的预测概率、流量异常检测模型提取5G流量的所有数据特征，到各数据特征对预测结果的贡献值作为解释结果；主动防御模块根据解释结果，确定重要特征和防御规则生成范围，确定重要特征对应数据段的恶意IP地址和端口号。