摘要
本申请实施例公开了一种计算机网络安全检测方法及系统,方法包括:数据采集层获取数据源头层的网络数据并加密,将加密后的网络数据发送至数据处理层;数据处理层通过量子哈希编码算法,对加密后的网络数据进行特征提取,得到目标量子特征向量,将目标量子特征向量发送至优先级分类层;优先级分类层通过强化学习模型,基于目标量子特征向量、事件类型、历史响应记录和系统负载,生成优先分类号,将优先分类号和目标量子特征向量发送至检测执行层,优先级分类号包括优先级等级和子分类号;检测执行层基于优先分类号调用对应的检测模型对目标量子特征向量进行检测,得到检测结果和置信度,检测结果用于表征网络数据的安全属性。
技术关键词
分类号
强化学习模型
数据采集层
编码算法
系统运行状态
加密
计算机网络安全
校验信息
基准
轻量卷积神经网络
量子密钥分发技术
量子傅里叶变换
量子神经网络
生成共享密钥
CNOT门
量子态
策略
系统为您推荐了相关专利信息
动态纠错
纠错策略
深度强化学习模型
游戏
前向纠错编码
多控制器部署方法
节点特征
深度强化学习模型
时延
信噪比
智能监测终端
云平台系统
数据处理单元
动态时间规整
长短期记忆网络
综合能源供能装置
强化学习模型
能源路由器
燃机发电装置
供能设备
强化学习系统
面向多智能体
强化学习模型
神经网络参数
轨迹