摘要
本发明提供了一种网络安全多模态智能检测方法、装置、设备及存储介质,涉及网络安全管理技术领域,所述检测方法包括:采集网络边界设备的静态特征数据、动态网络流量数据以及时序行为模式数据;将静态特征数据、动态网络流量数据和时序行为模式数据进行多模态融合分析,生成综合风险结果;基于综合风险结果确定是否触发预设阻断沙箱机制;当触发预设阻断沙箱机制时,启动预设验证流程,根据综合风险结果、动态网络流量数据以及时序行为模式数据进行模拟验证,得到验证结果,并根据验证结果进行实时阻断操作,以确保网络边界安全。本发明突破了传统单一数据源检测的局限性,并彻底改变传统人工日志审计的滞后模式。
技术关键词
网络流量数据
智能检测方法
多模态
静态特征
强化学习模型
网络边界
风险预测模型
模式
沙箱
网络安全管理技术
动态
电力系统
异常流量
生成时序数据
时序特征
策略
智能检测设备
系统为您推荐了相关专利信息
数据对齐方法
多模态
批量数据
任务调度
文本编码器
条件概率模型
风险量化评估
集群
情景
构建决策模型
多模态传感器
运动姿态数据
组合传感器
视觉传感器
融合滤波方法
主动脉
多模态医学影像
三维网格模型
病变识别方法
初始轮廓