一种基于神经网络算法的生命周期风险管控方法

本发明提供了一种基于神经网络算法的生命周期风险管控方法，涉及网络安全技术领域，该方法包括：收集网络安全的数据资产和风险数据，进行预处理，得到标准数据；选择一个或多个预训练模型，对预训练模型进行微调，通过对微调后预训练模型进行交叉验证和性能比较，确定神经网络模型；利用最小化损失函数、反向传播算法、正则化技术和梯度下降法对神经网络模型进行训练，调整神经网络模型参数，重复神经网络模型训练过程，直至神经网络模型达到特定网络任务的要求；将标准数据输入至训练好的神经网络模型进行风险评估和预测，得到风险等级和概率。该方法提高了网络安全的可靠性和可管理性。