基于机器学习的自动化安全检测方法

本发明公开了一种基于机器学习的自动化安全检测方法，涉及信息安全技术领域，包括前期准备：数据收集与整合、数据预处理与标注、数据增强；模型训练：模型选择与架构设计：选择LSTM、GRU、Transformer模型架构、模型训练与验证、模型集成与调优；模型使用与维护：模型部署、用户验收测试、生产环境监控与维护。本发明通过深度学习模型能够捕捉复杂的威胁模式，减少误报和漏报。本发明能够对海量数据进行实时分析，及时发现并响应潜在威胁。模型可以随着时间推移不断学习新的威胁模式，提高系统的长期有效性。降低人工成本：自动化的检测流程减少了对人工干预的依赖，提升了整体安全运营的效率。