一种基于多模态人工智能的网络安全威胁检测方法和系统

本发明提供一种基于多模态人工智能的网络安全威胁检测方法和系统，获取物联网设备群组的物理层振动信号，将其转换为连续波形数据；将连续波形数据与目标设备的网络通信报文进行时间戳对齐，生成时间同步振动数据与时间同步网络报文数据；从时间同步网络报文数据中提取离散特征，并将时间同步振动数据与离散特征进行关联编码，生成多模态数据序列；基于神经网络模型分析多模态数据序列生成跨模态时序关联关系，当其在预设时间窗口内同时包含物理层振动信号的异常波动模式与网络通信报文的协议冲突特征时，生成威胁检测信号以进行网络安全威胁检测；本发明实现了物理入侵行为与网络攻击行为的跨模态协同检测，提升了威胁检测的准确性和及时性。