基于Transformer模型的攻击面跨域增量并行更新方法

本公开的实施例提供了基于Transformer模型的攻击面跨域增量并行更新方法，应用于网络安全技术领域。所述方法包括采集多个域的增量数据并进行预处理，建立跨域统一攻击面要素，并生成各域的特征向量；基于Transformer模型处理并行输入的特征向量，捕捉各域增量之间的关联关系，为各域增量分配权重系数，并输出关联关系矩阵；基于权重系数对各域的特征向量进行加权，并基于关联关系矩阵对加权后的特征向量进行关联，生成整体攻击面增量；将整体攻击面增量写入攻击面知识库进行增量更新，并基于增量更新结果及实际安全事件的反馈信号微调模型。以此方式，可以实现对资产、漏洞、暴露面等攻击面要素的持续精准感知。