1.基于高斯混合隐马尔可夫及迁移学习的多阶段攻击检测算法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一、对警报数据进行预处理、特征提取和降维，从中提取基本字段，并分配观察和状态符号；

步骤二、将处理后的序列形式数据送入GMM-HMM进行模型训练，HMM的观测概率分布由GMM表示，能够有效地从复杂的警报混合体中提取出真实的威胁警报，同吋排除误报和无关的警报，在存在多个MSA的情况下，混合警报数据被聚类为多个GMM，这些GMM中的每个高斯分量对应于MSA的每个阶段，GMM-HMM全面地学习和处理大量复杂交错的高维警报特征；

步骤三、采用优化的Baum-Welch算法和优化的Viterbi算法估计模型参数，使得观测序列在该模型下的概率最大化，包括更新状态转移概率矩阵、初始状态概率向量以及高斯混合模型的参数，警报观测样本分布由GMM生成，而状态转移则遵循HMM的规则；

适应于训练GMM-HMM模型参数的优化Baum-Welch算法以解决传统HMM在面对复杂MSA时的识别和预测问题，警报观测概率分布由GMM决定，包括前向概率、后向概率的计算，优化后的Baum-Welch算法能够更准确地估计模型参数，以适应MSA行为的复杂性和不确定性，UL中训练数据是无标签的，使用优化Baum-Welch算法来估计GMM-HMM的参数，首先使用初始化参数计算Q函数，然后在给定观测数据的情况下，找到新的模型参数，使得Q函数最大化，通过反复进行这两个步骤，直至模型参数收敛；

适应于训练GMM-HMM模型参数的优化Viterbi算法能够更有效地识别和预测攻击序列，提高模型的检测性能，Viterbi算法利用动态规划来寻找具有最大概率的路径，这条路径对应一个状态序列，变量δ为在时刻t状态为si的所有单个路径中概率最大值，变量ψ定义在时刻t状态为si的所有单个路径中取得概率最大路径的第t-1个结点的状态sj的值，计算式中的观测概率密度是由GMM决定的；

所有隐藏状态，攻击路径阶段的δ值和ψ值通过下式计算得到：

步骤四、使用改进后的TL方法，通过对源模型参数进行线性变换，解决优化模型参数的困难和MSA标记数据集的有限性问题，同时在GMM-HMM训练算法的目标函数中添加一个KL散度值作为惩罚项来缩小源域和目标域之间的分布差异，解决TL过程中的偏差问题；

步骤四提出的改进后的TL方法，通过对源模型参数进行线性变换，实现对目标任务的模型参数的微调，通过UL解决MSA场景下标签数据稀缺的问题，所述的改进后的TL方法的迁移公式如下：其中，是改进后的目标域模型参数，通过结合源域模型参数λS和目标域模型参数λT得到，k对应GMM-HMM的第k个状态，即GMM的第k个高斯分量，ek表示在源域进行SL的GMM-HMM的每个高斯分量的观察中心，表示在目标域的UL训练的每个高斯分量的观察中心，分别对应于均值向量μk和ε为定义的源头与目标相关程度的阈值。

2.根据权利要求1所述的基于高斯混合隐马尔可夫及迁移学习的多阶段攻击检测算法，其特征在于：所述的GMM-HMM包括一个六元组λ＝(N,M,A,π,B,E)，N为隐藏状态的数量，M为GMM中的高斯混合成分数量，表示MSA中的阶段数，a为转移概率矩阵，其中每个元素表示MSA从一个阶段到另一个转移的转移概率，π为初始概率分布向量，表示每个攻击阶段作为初始攻击阶段的概率，B为观察矩阵，其每一行表示每个攻击阶段的警报数据被聚类成的GMM中的高斯分量，由参数混合系数ω、均值向量μ、协方差矩阵∑组成，E为记录的GMM中每个高斯分量的聚类中心，作为TL方法的判断条件。

3.根据权利要求1所述的基于高斯混合隐马尔可夫及迁移学习的多阶段攻击检测算法，其特征在于：步骤一具体包括数据解析、数据清理、特征编码、特征缩放、特征提取与降维、序列数据准备，经过上述步骤将预处理后的数据转换为适合GMM-HMM的序列形式，并为MSA数据集的每个攻击阶段和警报类型分配符号表示，将连续的警报数据按警报样本窗口大小划分，并将每个样本窗口的数据视为一个观测序列，高斯混合隐马尔可夫模型中的π、A中的每个元素的值被初始化为通过k-means算法对观测数据进行聚类，将每个聚类的中心设置为一个混合高斯的均值，将聚类的协方差设置为该混合高斯的协方差，将聚类中数据点的数量与总数量之比设置为该混合高斯的权重。

4.根据权利要求1所述的基于高斯混合隐马尔可夫及迁移学习的多阶段攻击检测算法，其特征在于：GMM中的混合系数ωj代表第j个高斯分量的占比，第j个分模型的参数为μj均值向量、∑j协方差矩阵；每个高斯分量对应于GMM-HMM中的一个状态，GMM-HMM中的每个状态就对应MSA的每个阶段；所述的高斯混合模型的概率密度函数通过下式计算得到：log P(Ot|qt＝si,Θ)＝logωiN(Ot|μi,∑i)

其中ωi是混合系数，N(Ot|μi,∑i)表示观测Ot服从均值为μi、协方差矩阵为∑i的高斯分布的概率密度函数，d是观测数据的维度。

5.根据权利要求1所述的基于高斯混合隐马尔可夫及迁移学习的多阶段攻击检测算法，其特征在于：所述的前向概率αt(i)、后向概率βt(i)和更新的模型参数通过下式计算得到：其中，前向概率αt(i)表示到时刻t部分观测序列为O1,O2,...,Ot且状态为si的概率，后向概率βt(i)表示在时刻t状态为si的条件下，从t+1到T的部分观测序列为Ot+1,Ot+2,...,OT的概率，GMMi(Ot)表示在隐藏状态si下生成观察数据点Ot的混合高斯模型的概率，GMMj(Ot+1)表示观察数据点Ot+1由隐藏状态sj生成的混合高斯模型的概率。

6.根据权利要求1所述的基于高斯混合隐马尔可夫及迁移学习的多阶段攻击检测算法，其特征在于：KL散度值用于衡量两个概率分布之间的相似性，在源域上训练一个GMM-HMM，在目标域训练数据集也得到一个GMM-HMM，计算GMM-HMM之间的KL散度，将计算得到的惩罚项添加到GMM的Q函数中，构成一个新的目标函数，使用带有惩罚项的目标函数再在目标域训练数据集上进行GMM-HMM模型的训练微调，两个高斯分量之间的KL散度值通过下式计算得到：其中k是高斯分量的维数，tr表示矩阵的迹，det表示矩阵的行列式。