摘要
本发明公开了基于大数据分析的计算机数据安全监测方法及系统,涉及计算机信息安全技术领域,包括,本发明通过结合量子态编码、Lanczos算法、Bootstrap重采样、BLISS移位算子优化及QPCA特征提取的步骤,对多维监测数据进行高效压缩、噪声抑制和特征降维,同时最大化保留威胁相关特征,提高系统在复杂数据环境中的威胁识别准确性,通过结合特征数据分区、PIGP动态窗口权重建模、期望改进EI优化、动态窗口分割和定义CEP模式和计算全局威胁指数的步骤,实现了基于时间序列的监测范围自适应调整、动态权重优化以及多事件融合分析,在面对多源异构和不断演化的攻击场景时,能保持稳定检测性能和较强适应性。
技术关键词
计算机数据安全
Lanczos算法
监测方法
计算机系统
量子态
卷积网络模型
动态
可视化界面
分区
时间序列模式
节点
特征值
注意力
计算机信息安全技术
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定义
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