一种基于Spark多源数据融合及特征分析的网络漏洞检测方法

本发明公开了一种基于Spark多源数据融合及特征分析的网络漏洞检测方法，整体系统流程从多源数据实时采集，到Spark集群高效处理（含数据清洗、处理及特征相关性计算），再到漏洞模型构建和训练，最后建立预警机制，各环节有机结合实现全方位感知与精准分析。本发明将Spark与皮尔逊相关系数结合，应用过滤式特征选择算法，且预警机制与各技术协同，共同提高漏洞检测准确性、效率，更好保障网络安全；有效解决了现有的传统漏洞检测方法在处理能力、响应速度、对新型攻击适应性等方面的严重缺陷。