基于机器学习的融媒体网安威胁感知与管控方法及系统

本发明公开了基于机器学习的融媒体网安威胁感知与管控方法及系统，涉及融媒体网络安全技术领域，包括，采集融媒体网络的多源异构数据进行融合，构建数据节点间的异构关系图；基于聚类算法对节点进行划分，采用图嵌入方法生成每个节点的低维向量，为各节点分配伪标签及对应置信度；将历史标注样本与伪标签样本按置信度加权输入图注意力网络中进行半监督联合训练，获得威胁检测模型；重新执行聚类与伪标签更新，迭代更新模型；部署训练完成的威胁检测模型，实时对融媒体网络子图中的各节点输出威胁得分，并根据预设策略自动触发防护动作。本发明所述方法能够精准识别和评估威胁，自动化触发防护动作，显著提高了网络安全防护的实时性和准确性。