摘要
本发明涉及自动化响应技术领域,具体为一种基于AI的安全自动化编排方法,包括以下步骤:基于网络行为数据,利用AI,计算数据点之间的欧氏距离和局部密度,通过距离和密度异常检测筛选数据,得到网络行为分析结果。本发明中,通过随机分割数据并构建孤立树,使异常点的隔离更为有效,减少误报率,增强响应机制的灵活性和响应速度,综合运用时间序列分析和支持向量机模型调整对潜在危险进行预测和分析,能够在数据层面上更早地预见并准备应对策略,提高预防措施的前瞻性和针对性,为安全防护带来质的飞跃,通过细化数据分析和处理细节,使安全响应不仅限于事后处理,而是形成一套动态适应和持续优化的安全策略体系。
技术关键词
编排方法
支持向量机模型
主成分分析技术
k均值聚类算法
异常数据点
密度
模式
网络访问控制
序列
特征选择
异常点
策略
矩阵
风险
识别标记
生成参数