摘要
本发明公开了一种基于分布式协作的网络安全预警方法及系统,涉及安全预警技术领域,包括部署分布式采集节点收集节点数据并进行预处理,提取数据的静态特征和动态特征;对节点的静态特征进行降维,基于降维后的静态特征进行静态风险评估得到静态风险评分,基于动态特征生成动态风险评分。本发明实现了静态数据与动态数据的精准分类与特征提取,并分别针对两类特征进行优化建模,克服了传统网络安全方法中实时性不足和数据孤岛问题,通过静态风险评分与动态风险评分的加权融合,能够实现全面的全局风险评估,结合自动化预警响应机制,显著提升了网络安全监控的效率和准确性,从而更有效地应对大规模分布式网络环境中的复杂安全威胁。
技术关键词
网络安全预警方法
分布式协作
静态特征
矩阵
风险
分布式采集节点
动态
分布式消息队列
重构误差
时间卷积网络
大规模分布式网络
网络安全预警系统
GRU模型
XGBoost模型
网络安全方法
分布式数据采集
嵌入特征
特征值