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摘要：本申请涉及一种基于机器学习的网络安全态势感知系统及方法。该方法包括：通过采集网络安全态势感知系统的历史数据和实时状态数据，并采用基于机器学习的网络数据处理和分析技术来对所述历史数据和所述实时状态数据进行数据解析和特征工程处理，以此根据所述历史数据经过解析、特征降维和聚类得到的隐患样本特征表示的集合和所述实时状态数据的实时状态特征表示之间的单向交互匹配语义来自动地判断是否存在隐患。这样，可以捕捉到网络安全态势中的实时状态变化，以此识别新出现的威胁模式或异常行为，这有助于提高威胁检测的准确性。
主权项：1.一种基于机器学习的网络安全态势感知系统，其特征在于，包括：网络安全历史数据采集解析模块，用于采集网络安全态势感知系统的历史数据，并对所述历史数据进行解析处理以得到历史解析数据；历史解析数据预处理模块，用于对所述历史解析数据进行预处理以得到样本数据的集合；样本数据特征降维处理模块，用于通过特征工程对所述样本数据的集合进行特征降维处理以得到样本特征表示的集合；样本特征聚类模块，用于对所述样本特征表示的集合进行聚类分析以得到聚类结果，所述聚类结果包括隐患样本特征表示的集合和正常样本特征表示的集合；网络安全实时状态数据获取模块，用于获取由所述网络安全态势感知系统的实时状态数据；实时数据解析处理模块，用于对所述实时状态数据进行解析处理和特征工程处理以得到实时状态特征表示；实时状态-隐患样本特征匹配模块，用于以所述实时状态特征表示作为查询特征向量，计算其相对于所述隐患样本特征表示的集合的单向注意力逐粒度扫描交互匹配结果以得到单向匹配结果表示向量作为单向匹配结果表示特征；分类结果生成模块，用于基于所述单向匹配结果表示特征，得到分类结果，所述分类结果用于表示是否存在隐患。
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百度查询： 福建中信网安信息科技有限公司 基于机器学习的网络安全态势感知系统及方法
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