基于深度学习和多维度关联分析的网络安全告警优化方法及系统

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基于深度学习和多维度关联分析的网络安全告警优化方法及系统
申请号:CN202510414677
申请日期:2025-04-03
公开号:CN120378278A
公开日期:2025-07-25
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度学习和多维度关联分析的网络安全告警优化方法及系统,属于网络安全中检测与防护技术领域,本发明要解决的技术问题为如何优化网络安全告警报警,降低网络安全告警误报率,防止运维人员被误报告警干扰,采用的技术方案为:告警信息收集与存储:从网络的各个关键节点收集全面且准确的告警信息及处理信息并进行存储;多维度关联分析:从时间、告警类型、资产IP及判断结果四个维度出发,通过Apriori算法挖掘时间、告警类型、资产IP及判断结果之间的关联规则,进而判断新告警是否为误报;深度学习模型构建与训练:将告警数据打乱顺序按照预设比例划分为训练集和测试集;告警误报判断与反馈。
技术关键词
网络安全告警 历史告警 Apriori算法 网络流量异常数据 数据采集器 数据存储服务器 资产 清除恶意软件 深度学习模型训练 报告 子模块 计算机执行指令 数据库管理系统 置信度阈值 告警日志 深度学校 数据传输协议 长短期记忆网络
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