摘要
本发明提供了网络安全与机器学习交叉技术领域的一种网络安全事件可视化预警方法及系统,方法包括:步骤S1、创建安全事件识别模型,设定安全事件识别模型的损失函数;步骤S2、获取历史监测数据构建数据集;步骤S3、将数据集划分为训练集、验证集以及测试集,分别利用训练集、验证集以及测试集对安全事件识别模型进行训练、验证以及测试;步骤S4、对测试通过的安全事件识别模型进行知识蒸馏和部署;步骤S5、采集实时监测数据输入安全事件识别模型得到安全事件识别报告;步骤S6、通过可视化界面实时展示安全事件识别报告、安全事件识别报告和实时监测数据的统计数据。本发明的优点在于:极大的提升了网络安全事件预警的准确性以及及时性。
技术关键词
网络拓扑特征
网络安全事件
历史监测数据
实时监测数据
编码模块
图谱特征
日志
可视化预警系统
事件特征
网络流量数据
跨模态
时序特征
语义特征
注意力
网络设备
预警方法
训练集
可视化界面
多模态
系统为您推荐了相关专利信息
移动存储设备
混沌系统
融合多传感器数据
加速度传感器信号
防护电路
人事档案
数据存储中心
阅览方法
存储算法
图像获取设备
反算方法
网络结构
注意力
多层感知器
涡轮叶片表面
城市积水预测
数字孪生模型
生成城市
预警方法
实时监测数据