一种基于机器学习的动态微隔离策略处理系统及方法

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一种基于机器学习的动态微隔离策略处理系统及方法
申请号:CN202510763401
申请日期:2025-06-09
公开号:CN120710708A
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
本发明涉及智能工厂网络安全技术领域,具体涉及一种基于机器学习的动态微隔离策略处理系统及方法,包括:数据处理模块、模型训练模块、策略决策模块和策略执行模块:数据处理模块采集并预处理网络流量数据,提取流量特征、时序特征和访问模式特征;模型训练模块基于双向门控循环神经网络训练策略预测模型;策略决策模块输入实时特征数据,低置信度时触发全表扫描;策略执行模块实施隔离策略并反馈效果数据以优化模型。方法包括数据处理、模型训练、策略决策和策略执行步骤,通过机器学习自动学习历史访问模式,动态生成微隔离策略。本发明解决了传统静态策略效率低、灵活性差的问题,显著提升处理效率和安全防护能力。
技术关键词
策略 模型训练模块 门控循环神经网络 数据处理模块 访问控制规则 网络流量数据 动态优先级排序 智能工厂 加权损失函数 访问控制列表 时间序列特征 防火墙规则 分析单元 双曲正切函数 更新模型参数 网络安全技术 特征提取单元 表达式
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