摘要
本申请公开了一种基于分布式算力状态监测的网络安全监控方法及系统,涉及智能监控领域,其在分布式算力网络设置多个监测节点,且获取多个监测节点的节点状态监测数据(网络流量值的时间队列和日志文件),并采用基于机器学习的数据分析和文本处理方式从所述多个监测节点中第一监测节点的节点状态监测数据,接着分别对数据中的网络流量值和日志文本进行时序提取和语义编码,以此根据第一监测节点网络流量时序模式特征和第一监测节点日志文件语义表示之间的多模态补偿联合表示来智能地判断是否存在异常,并将异常问题传输给其他监测节点。这样,能够实现了全面、实时的网络状态智能监控。
技术关键词
网络流量日志
网络安全监控方法
状态监测数据
节点
文件特征
网络流量信息
细粒度特征
时序
多模态
模式
语义
网络安全监控系统
特征提取网络
Sigmoid函数
队列
状态监测模块
LSTM模型
特征提取单元
系统为您推荐了相关专利信息
电源车
网络节点
节假日信息
神经网络模型构建
载波
喷涂系统
三维网格模型
前端采集设备
喷涂装置
节点
高风险
识别方法
节点数
计算机可读指令
大语言模型
地面接收机
多普勒
因子
低轨通信卫星
滑动窗口机制