摘要
一种基于多源异构数据融合的网络安全检测方法,通过数据整合与融合后,提取因子特征并构建因子特征库、多因子模型及检测模型,通过训练检测模型后,在线测试与动态调整。本发明能够精准提取来自不同数据源的特征因子,并选取对网络安全行为具有高度可解释性强的因子。基于这些因子,构建网络安全行为的多因子模型,以实现对网络安全行为的安全检测,并据此提供针对性的安全防护措施。
技术关键词
多源异构数据融合
网络安全检测方法
因子
在线检测单元
训练检测模型
网络安全检测系统
特征提取单元
拉普拉斯
矩阵
社交网络结构
清洗单元
监督学习算法
数据管理技术
节点
特征值
基底
模型预测值
电信
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等效电路模型
递归最小二乘法
在线参数辨识方法
电池SOC预测方法
卡尔曼滤波算法
微机综合保护装置
通信方法
参数
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阈值分割算法