摘要
本发明涉及一种基于人工智能的计算机安全防护系统,包括数据采集层、数据处理与特征工程层、AI模型层、实时检测与响应层、反馈与自适应层和管理可视化层,该基于人工智能的计算机安全防护系统,结合监督学习、无监督学习和强化学习,融合多种学习范式,能够解决模型过时、攻击绕过和告警疲劳问题,提升鲁棒性,优化精准率,并且采用SHAP等工具生成决策性依据,提升可解释性,并且实现人机协同,关键决策保留人工审核,提升安全性。
技术关键词
防护系统
无监督学习
数据采集层
在线学习机制
增量学习算法
样本生成方法
计算机
特征工程
解释技术
规则冲突检测
回归算法
系统日志
应用程序日志
动态分析方法
恶意软件检测
防火墙日志
卷积网络模型
时间序列模型
网络流量数据
强化学习算法
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取单元
身份
无监督学习
解码单元
物体识别方法
特征提取模型
面部表情特征提取
时序
分析方法
基础
电渣重熔冶炼
决策优化方法
增量学习算法
元素
随机梯度下降
OLED屏幕
贝叶斯网络模型
参数学习模块
风险
节点
在线学习机制
协议解析器
高铁场景
多普勒
支持自定义