摘要： 针对分布式网络异常入侵检测中错误检测比例较高及AUC值较低的问题，结合等保测评工作中入侵检测的需求，提出一种基于人工智能算法的分布式网络异常入侵检测方法.首先运用小波阈值去噪技术对分布式网络信号进行去噪处理；其次采用深度生成模型对去噪后的网络信号实施降维；最后利用人工智能算法中的长短时记忆网络，对降维后的分布式网络拟合数据序列进行分析，将输入样本二分为正常与异常入侵2种类别，从而识别网络异常入侵行为.实验结果表明，所设计方法的错误检测比例不超过1%，AUC值达到0.9以上，能够实现对分布式网络异常入侵的精准检测，为网络安全防护提供有力支持.

关键词: 人工智能算法, 分布式网络, 入侵检测, 小波阈值去噪, 深度生成模型, 长短期记忆网络