基于对抗自编码器的网络入侵检测方法是一种创新的网络安全技术，该系统利用对抗自编码器（AAE）的生成对抗网络（GAN）特性，通过学习正常网络流量的潜在分布，有效识别异常行为和潜在的网络攻击。该系统包括数据预处理模块、对抗自编码器训练模块和异常检测模块，能够实时监控网络流量并快速响应威胁。该方法在保持高检测率的同时降低了误报率，适用于大规模复杂网络环境。相关介质包括计算机可读存储介质，存储有实现该方法的程序代码，便于部署和更新。