一种基于自适应算法的网络安全态势感知方法

本发明公开了一种基于自适应算法的网络安全态势感知方法，所述方法包括S1：采集并预处理来自多个网络设备的原始日志信息和异常告警记录以形成结构化的网络安全数据，S2：基于机器学习模型对所述结构化的网络安全数据中的正常行为模式和异常活动进行区分并进行深度特征提取以识别潜在的安全威胁和攻击行为，S3：基于实时更新的历史数据分析结果及自适应调整的阈值设置动态调整机器学习模型参数并优化识别精准度；该基于自适应算法的网络安全态势感知方法，提高了整体的网络安全态势感知能力，显著提升了网络攻击的防御效率和预警的时效性，解决了如何提高异常行为识别的准确性、加快威胁响应速度的问题。