摘要
本申请提供一种基于人工智能的网络安全漏洞检测方法和系统,涉及网络安全领域,用以解决现有技术中存在的网络安全漏洞检测准确性差且响应有效性低的问题。该方法包括:构建网络多层图形模型;采用不同识别方法识别网络多层图形模型中不同类型的疑似网络安全漏洞;结合疑似网络安全漏洞的上下文信息,对疑似网络安全漏洞的多指标进行动态评估,根据评估结果确定疑似网络安全漏洞是否为真实网络安全漏洞;结合多层次响应规划体系,生成真实网络安全漏洞对应的初始安全响应策略,结合历史响应效果和用户反馈信息,优化初始安全响应策略,得到目标安全响应策略。本申请提供的技术方案提高了网络安全漏洞检测的准确性和响应有效性。
技术关键词
网络安全漏洞
漏洞检测方法
多指标
漏洞特征
动态
模式识别
层次化建模方法
专家系统构建
硬件状态监控
虚拟现实技术
深度Q网络
静态代码分析
识别方法
强化学习算法
网络拓扑结构
策略
异常流量
系统为您推荐了相关专利信息
贝叶斯神经网络
增量学习方法
二维卷积神经网络
数据
重放机制
选址优化方法
城市轨道交通网络
站点
多指标
节点
微调系统
清洗算法
文本规范化
数据存储模块
动态规划算法
单体燃料电池
寿命
燃料电池组
傅里叶变换处理
序列