基于迁移学习的跨平台用户行为分析方法及系统

本发明提供一种基于迁移学习的跨平台用户行为分析方法及系统，涉及网络安全技术领域，首先获取源域安全平台的历史网络行为记录数据和目标域安全平台的实时网络行为流数据，前者包含源域用户不同访问场景下的安全行为序列，后者包含目标域用户当前会话的动态安全操作记录，接着对两类数据进行跨域安全特征提取，构建跨域安全行为关联图谱，基于该图谱，通过迁移学习模型将源域历史恶意行为模式知识迁移至目标域，生成跨平台迁移安全特征，再调用安全行为分析模型进行联合建模和时序安全关联分析，识别目标域用户异常安全行为模式，最后根据异常模式匹配网络安全处置规则库，生成并下发防护策略，实现实时风险拦截。