1.一种智能化网络安全防护方法，其特征在于：包括：S1、数据采集与预处理：采集用户的行为数据，并对数据进行预处理，这些特征在时间上连续的值构成输入序列 ；

S2、模型预测：使用历史行为数据训练深度学习模型根据采集到的数据生成对用户每个时间步的预测值 ；

S3、异常行为检测：根据采集到的数据通过异常检测算法 识别异常行为；

S4、警报与响应：当检测到异常行为时发出警报通知管理人员，并启动自动响应机制，采取一定措施；

S5、系统监控与维护：持续监控，确保系统的稳定性与安全性，并且定期更新和维护模型；

所述异常检测算法计算公式具体如下：

其中 为衰减系数；为时间变量，表示从其实时间 到 的跨度； 为LSTM模型在时间步 的隐藏状态，不同的 对应不同的行为特征； 为行为特征 的标准差； 为时间权重函数； 为LSTM模型中的特征数量； 为用户行为模式函数，代表整体行为趋势，作为时间 的函数； 为用于行为加速度计算的行为特征数量；为调节参数；

所述异常检测算法计算公式 与用户每个时间步的预测值 的差值具体值域划分如下：，为正常行为状态，用户行为模式稳定，行为模式与过去相比没有显著波动，属于正常行为范围；

，为轻度异常行为，用户行为模式轻微波动；

，为中度异常行为，此区间表示用户行为发生较大变化；

，为严重异常行为，户行为显著偏离正常模式；

，为极度异常行为，用户行为极端异常。

2.根据权利要求1所述的一种智能化网络安全防护方法，其特征在于：所述历史行为数据训练深度学习模型为LSTM模型，其包括输入门、遗忘门和输出门。

3.根据权利要求2所述的一种智能化网络安全防护方法，其特征在于：所述遗忘门包括遗忘层，其计算公式如下：其中 为遗忘门的权重矩阵； 为前一时间步的隐藏状态； 为当前时间步的输入； 为遗忘门的偏置；为激活函数。

4.根据权利要求3所述的一种智能化网络安全防护方法，其特征在于：所述输入门对记忆单元状态进行更新，其包括输入层、候选记忆单元状态和更新记忆单元状态，其计算公式如下：输入门： ；

候选记忆单元状态：

更新记忆单元状态：

其中 为输入门的权重矩阵； 为候选记忆单元的权重矩阵； 、 均为偏置项；

为上一时间步的记忆单元状态。

5.根据权利要求4所述的一种智能化网络安全防护方法，其特征在于：所述输出门决定隐藏状态的输出，隐藏状态用于传递到下一个时间步，其计算公式如下：输出层： ；

隐藏状态： ；

其中 为输出门的权重矩阵； 为当前时间步的隐藏状态； 对记忆单元状态进行非线性变换； 为输出层的偏置项。

6.根据权利要求5所述的一种智能化网络安全防护方法，其特征在于：所述用户每个时间步的预测值具体计算公式如下：其中 映射到预测输出的权重矩阵； 为映射到预测输出的偏置项。

7.根据权利要求6所述的一种智能化网络安全防护方法，其特征在于：所述 各等级具体对应措施如下：正常行为状态：无需采取额外措施，仅记录器行为数据；

轻度异常行为：提醒用户，让用户知晓系统监测到轻微异常；

中度异常行为：向用户发送安全提醒，建议确认当前操作并限制部分关键功能，进行多重身份验证，直到确认安全；

严重异常行为：触发严重安全防护机制，限制关键操作，并强制用户进行全面身份验证；

极度异常行为：激活最高级别安全机制，立即冻结账户并向用户发出警告，等待用户和管理员的进一步操作。

8.一种智能化网络安全防护系统，基于权利要求1‑7任意一项所述的一种智能化网络安全防护方法，其特征在于：具体包括：数据采集与预处理模块：包括用户行为数据采集单元、数据清洗与过滤单元和时间序列构建单元；

模型预测模块：包括历史数据分析单元、深度学习模型训练单元与实时数据输入单元；

异常行为检测模块：包括异常检测算法单元、预测值与实际值对比单元与风险评估单元；

警报与响应模块：包括响应策略库单元与执行控制单元；

系统监控与维护模块：包括监控单元、更新维护单元与安全日志记录单元。