摘要
本发明涉及网络安全技术领域,公开了一种基于向量的网络安全运营指标度量方法,包括:采集网络传输数据建立待分析数据组,获得数据波动值;将数据波动值与波动阈值进行比对筛选,并对筛选后的数据进行异常值计算确定异常数据;分析异常类型之间的相关性,当所有异常类型间存在相关性大于相关性阈值的数据时,提取相关组的异常类型建立特征向量,将特征向量输入预先建立的神经网络模型,获得异常情况类型;提取相关组的异常数值确定比例向量,根据比例向量与异常数值获得异常情况系数;根据异常情况系数以及异常情况类型进行网络预警。本申请基于异常情况类型与异常情况系数的双重分析,提升了网络安全运营的智能化和响应效率。
技术关键词
神经网络模型
异常数据
度量
数值
指标
网络安全技术
森林模型
因子
关系
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取方法
电力系统故障诊断
资源优化调度
电力负荷预测
混合层
追踪系统
深度度量学习方法
特征提取模块
追踪方法
图像分割
补全方法
上下文特征
邻居
情绪特征
Softmax函数