多维度安全风险评估方法及装置、存储介质、计算机设备

本申请公开了一种多维度安全风险评估方法及装置、存储介质、计算机设备，该方法包括：采集工业控制系统的历史运行数据，包括网络流量数据、系统日志数据及用户行为数据，确定历史运行数据的数据标签，包括正常和异常；利用聚类分析将历史运行数据中带有相同数据标签的相似数据归为一类，得到多类历史运行数据组，基于各类历史运行数据组，得到训练数据集；构建安全风险评估模型，通过机器学习算法及训练数据集，训练安全风险评估模型，以使训练后的安全风险评估模型对采集到的新运行数据进行安全风险评估，得到安全风险评估结果，安全风险评估结果为正常或异常。通过融合多源数据训练模型，能够从多个维度监测网络，提升威胁检测的全面性。