一种智能网络数据安全防护方法、系统、装置及其介质

本发明公开了一种智能网络数据安全防护方法、系统、装置及其介质，包括以下步骤：获取网络流量数据，所述网络流量数据通过流量采集设备和网络监测工具监控网络流量，提取数据包的特征信息，基于数据包的特征信息进行预处理，根据卷积神经网络与LSTM，捕捉时间序列特征，根据图卷积神经网络建模，确定网络中设备之间的关系和数据流的拓扑结构；基于同态加密的隐私保护与计算共享，通过Paillier加密算法进行加密计算，在加密数据上进行求和与乘法操作，将加密数据分布在多个节点上，基于联邦学习技术进行本地训练，本发明通过深度自适应学习与图神经网络结合：提升攻击模式的检测精度，尤其是对复杂攻击行为的建模，确保数据隐私保护，同时提高计算效率。