本發(fā)明實施例提供了一種智能網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測方法及裝置，該方法包括：將預(yù)設(shè)系統(tǒng)的特征集轉(zhuǎn)化為函數(shù)并導(dǎo)入到建立的學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型中；通過稀疏算法獲得特征集的基并得到網(wǎng)絡(luò)防護(hù)特征集；構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對網(wǎng)絡(luò)防護(hù)特征集中的基函數(shù)進(jìn)行擴展和推理，以預(yù)警變種的新的網(wǎng)絡(luò)攻擊數(shù)據(jù)包；構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以判定待檢測數(shù)據(jù)包是否為有害數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)系統(tǒng)對待檢測數(shù)據(jù)包的判斷結(jié)果和學(xué)習(xí)系統(tǒng)對待檢測數(shù)據(jù)包的判斷結(jié)果對基函數(shù)的組合和數(shù)量進(jìn)行調(diào)整以進(jìn)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。該網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測方式通過自學(xué)習(xí)及自適應(yīng)能力能夠預(yù)警變種的新的網(wǎng)絡(luò)攻擊數(shù)據(jù)包，具備自動化擴展和智能性。