基于机器学习的网络安全事件检测方法及系统

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基于机器学习的网络安全事件检测方法及系统
申请号:CN202510413511
申请日期:2025-04-03
公开号:CN119922020B
公开日期:2025-09-09
类型:发明专利
摘要
本发明属于网络安全技术领域,具体公开了基于机器学习的网络安全事件检测方法及系统,通过采集同一网络数据流的网络流量数据进行特征提取和分类预测,确定各特征向量对应的分类实数值,然后利用各特征向量及其对应的分类实数值进行映射计算,确定各特征向量对应的分类映射值,最后基于各特征向量对应的分类映射值进行综合预警评估,以判断是否发生网络安全事件,进而进行网络安全预警。本发明通过多特征向量分类映射结果融合的网络数据安全评估方式,能够更准确地评估网络数据的安全状况,降低网络安全监测误报率,并且,通过特定的特征分类结果映射计算和综合评估方式,可以提升网络安全监测的时效性和可扩展性,能够适应大规模网络环境。
技术关键词
网络流量数据 网络安全事件 网络安全预警 特征长度尺度 Sigmoid函数 网络安全监测 支持向量机模型 数值 表征自然 特征提取单元 数据采集单元 大规模网络环境 数据处理单元 参数 主成分分析法 网络安全技术
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