基于多源数据融合的实时网络入侵防御方法

本发明公开了基于多源数据融合的实时网络入侵防御方法，具体涉及网络防御技术领域；通过根据不同数据源的时间粒度差异确定采样频率，并划分灵活的时间窗口，该方法通过提取粒度匹配度和时间同步度等网络行为特征，结合机器学习模型进行分析，准确识别网络中的异常行为，在异常行为识别后，系统根据行为的严重程度触发相应的报警机制，并采取相应的防御措施，从而实现对复杂网络入侵的有效检测和响应，显著提升了网络安全防护能力。