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
系统为您推荐了相关专利信息
资源弹性伸缩方法
策略
计算机执行指令
残差数据
残差预测
高强高阻尼
异质结构
孔隙率可调
聚氨酯泡沫
泰森多边形
混合专家系统
样本
决策
同态加密算法
协同优化调度方法