基于联邦学习的跨平台动态安全基线与漏洞闭环修复方法及系统

本发明提出了一种基于联邦学习的跨平台动态安全基线与漏洞闭环修复方法及系统，通过配置语义化解析算法构建Windows注册表、Linux sysctl与iOS plist的异构策略映射规则库，结合形式化验证的配置冲突检测模型，形成多操作系统策略一致性保障机制；基于知识图谱驱动的漏洞影响面分析模型和双循环强化学习架构（外层策略探索+内层参数优化），设计动态加固决策引擎；针对电力、金融等关键领域构建专用评估体系，深度融合国产密码算法，开发了电力监控系统PCSR/IIR/SCAR多维度指标与SM2/SM4/SM9全栈安全方案。解决了传统方案存在的跨平台策略鸿沟、漏洞修复决策粗放、行业适配性不足的问题，提供了一种支持动态对抗、精准适配和业务融合的智能安全基线加固方法。