一种用于网络安全的优先级异步处理方法及系统

本发明提出了一种用于网络安全的优先级异步处理方法以及系统，通过集成多种数据来源，实时评估每个数据包的威胁等级，并据此动态调整其处理优先级。与传统静态方法不同，本发明利用先进的机器学习算法，能够在多维度上进行动态评估，及时识别高风险数据包并优先处理。这一机制显著提高了系统对新型和复杂攻击的响应能力。同时，本发明还引入了多节点协同攻击响应机制，当某个节点检测到异常流量时，能够自动通知其他节点，共享威胁情境信息，从而实现快速的协同反应。这种集成创新不仅增强了网络的整体安全性，还优化了数据包处理效率，有效解决了传统网络安全系统中的主要缺陷，为构建更为安全、灵活的网络环境提供了新的思路。