摘要
本发明公开了一种基于云计算平台的数据安全管理方法及系统,涉及数据安全管理技术领域,包括:实时采集云计算平台的原始数据并进行预处理;基于生成对抗网络GAN构建判别模型生成伪造数据样本,并与真实数据样本作为输入数据,基于极限学习机利用输入数据优化判别模型并判别攻击数据;使用隐马尔可夫模型构建安全态势模型并通过集群粒子算法优化参数,基于实时的攻击数据输出预测安全态势。通过生成对抗网络并借助极限学习机优化判别模型,有效提升攻击数据的判别精度,通过隐马尔可夫模型建立安全态势模型,并结合集群粒子算法优化模型参数,将预测的攻击路径与深度Q学习网络结合,通过双重深度Q网络进行攻击路径预测,并实时调整防御策略。
技术关键词
数据安全管理方法
深度Q学习网络
隐马尔可夫模型
生成对抗网络
极限学习机
深度Q网络
粒子
随机噪声
样本
平台
集群
数据安全管理技术
Viterbi算法
数据安全管理系统
参数
节点
策略
数值
系统为您推荐了相关专利信息
标签训练集
图像
生成对抗网络训练
数据标签
变量
半马尔可夫模型
轨迹
隐马尔可夫模型
转移概率矩阵
越界预警系统
人脸纹理
人脸网格
通用三维人脸模型
人脸生成方法
多通道
选址规划方法
禁忌搜索算法
电力设备信息
配网台区
配网工程
自动生成方法
大语言模型
隐马尔可夫模型
微调方法
关键短语提取方法