摘要
本发明公开了一种网络安全防护方法及系统,涉及网络安全技术领域,该防护方法的具体步骤:S100,多模态数据融合:收集网络流量数据和日志文件,并集成多源数据,包括DNS查询记录、用户行为日志、社交媒体信息,从而形成多模态数据集,利用数据融合技术,结合特征级、决策级融合策略,全面提高威胁识别的维度和精度,本发明通过从多个维度和层次上全面捕捉网络威胁的特性,实现对复杂网络行为模式的深度理解和精准识别,通过自注意力机制和图神经网络技术,有效捕捉特征间的复杂关联性和跨模态特征的互补性,提高了威胁识别的精度和维度,有效降低安全事件的发生概率,保障网络资源的安全性与稳定性。
技术关键词
网络安全防护方法
网络流量数据
网络安全防护系统
蜜罐技术
数据融合技术
机器学习模型
注意力机制
实时监测数据
多模态数据融合
异构特征
网络流量特征
日志
时间序列特征
融合策略
模态特征
网络上下文信息
策略调控模块
分析网络环境
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动态基线模型
网络流量数据
滑动窗口
蜜罐
实时数据
电信网络
图谱
识别方法
网络流量数据
识别异常流量
网络入侵检测方法
网络流量数据
多层感知机
网络入侵检测模型
双向长短期记忆网络
融合显示方法
通信状态信息
海洋作业
图标
水下通信技术
动态贝叶斯网络模型
时序依赖关系
实体
节点
链路