一种多源安全情报融合的动态更新与适应性优化方法

本发明公开了一种多源安全情报融合的动态更新与适应性优化方法，属于网络安全领域。该方法构建动态双闭环优化架构，包含多源数据动态预处理、自适应融合权重计算、增量式融合引擎、强化学习优化及可信度反馈闭环五大模块。通过时空语义联合嵌入模型处理异构数据，利用强化学习驱动参数自适应调整，结合滑动时间窗实现增量式在线融合，并通过贝叶斯证据更新模型反馈可信度。经实验验证，该方法检测准确率达93.6％，误报率1.2％，平均响应时间28.4ms，显著提升了多源安全情报融合的时效性、适应性和准确性，有效解决了传统方法在实时性、异构数据处理及模型僵化等方面的问题。