摘要
本发明公开了一种基于人工智能的数据安全态势分析系统及方法,涉及人工智能技术领域,本发明通过设置网络流量监控滑动窗口与周期,对网络流量数据进行特征数据提取,经归一化与特征融合模型生成综合特征,利用马哈拉诺比斯距离计算异常值并构建态势曲线图,实现流量特征的全面捕捉与量化分析;再通过时间序列预测模型分析当前窗口异常值时序数据,预测异常值并生成预测曲线,结合历史数据实现数据安全交互缓存区的预缓存,达成态势的数据提前缓存;最后实时计算缓存区中流量的实时异常值的预测误差,对预警数据加锁控制与异步更新,实现异常流量的实时监控与风险控制,保障数据库交互安全稳定。
技术关键词
网络流量监控
网络流量数据
数据安全交互
态势分析方法
滑动窗口
态势分析系统
网络流量特征
时间序列预测模型
负载特征
多维特征向量
周期
特征提取模块
网络通信数据
统计特征
预警模块
网络抓包
数据处理单元