基于联邦学习的多源异构威胁情报融合处理方法及系统

本发明公开了基于联邦学习的多源异构威胁情报融合处理方法及系统，涉及网络安全相关领域，该方法包括：调取多域日志数据，通过加密信道传输至联邦中台，训练语义关联模型，将语义关联模型下放至多域端口；确定跨域共享任务，触发发送端的域内语义关联模型，执行本地差分转换与语义关联重构，确定目标任务数据；确定基于跨域共享任务的多域交互信道，对目标任务数据进行交互传输管理。解决了现有多源异构威胁情报融合处理存在的难以在保护隐私的基础上高效融合的技术问题，达到了在保护隐私的基础上高效融合多源异构威胁情报的技术效果。