【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络安全，具体是基于人工智能的计算机安全管理系统及方法。
技术介绍
1、随着计算机技术的不断发展，网络安全威胁不断增加。传统的安全系统往往无法及时、准确地应对复杂的攻击。因此，需要一种基于人工智能的计算机安全管理系统，以提高对抗安全威胁的能力。
技术实现思路
1、针对现有的问题，本专利技术提供基于人工智能的计算机安全管理系统及方法，可以有效的解决
技术介绍
中提出的问题。
2、为解决上述问题，本专利技术采用如下的技术方案：
3、基于人工智能的计算机安全管理系统，其包括处理器、威胁检测模块、行为分析引擎、实时响应系统以及学习和优化模块；其中，
4、威胁检测模块用于获取网络流量、系统日志以及设备状态的信息，以检测计算机潜在的安全威胁；
5、行为分析引擎监控用户和系统的行为，通过建模实时分析，识别异常活动和未经授权的访问，实时监测计算机系统中的行为模式，能够迅速发现并报告可能的安全风险；
6、实时响应系统包括智能决策引擎，智能决策引擎根据威胁的严重程度和特征，采取自动响应措施；
7、学习和优化模块用于不断学习新的安全威胁模式，通过反馈循环更新威胁检测模块和行为分析引擎，并自适应地调整安全策略，以提高系统的自适应性和鲁棒性。
8、作为本专利技术再进一步的方案：所述威胁检测模块和行为分析引擎通过机器学习算法或深度学习技术进行训练。
9、作为本专利技术再进一步的方案：所述机器学习算法包括以
10、数据收集：收集与问题相关的大量数据，该数据包含问题领域的各种特征和信息，以便算法能够学到合适的模式；
11、数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗，处理缺失值、异常值或噪声，预处理包括填充缺失值、处理异常值，进行特征缩放、标准化操作，确保数据质量；
12、特征工程：在数据预处理后，选择和提取对问题有意义的特征；
13、数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于训练机器学习模型，测试集用于评估模型的性能；
14、选择模型：根据问题的性质选择适当的机器学习算法；
15、模型训练：使用训练集对选择的机器学习模型进行训练；
16、模型评估：使用测试集评估模型的性能；
17、调整和优化：根据评估结果，对模型进行调整和优化；
18、预测或分类：当模型经过训练且性能满意时，将其应用于新的未见过的数据，进行预测或分类；
19、持续监控和更新：持续监控模型的性能，定时进行更新。
20、作为本专利技术再进一步的方案：所述深度学习技术包括以下步骤：
21、数据收集：收集与问题相关的大量数据；
22、数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗，处理缺失值、异常值，进行标准化、归一化预处理操作，以确保数据的质量和一致性。
23、数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中，训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数，测试集用于评估模型的性能；
24、特征提取：从原始数据中提取有意义的特征，其中，图像使用卷积神经网络进行特征提取；文本使用循环神经网络或长短时记忆网络进行序列建模；
25、选择模型架构：根据问题的性质选择合适的深度学习模型架构；
26、初始化模型参数：初始化模型的权重和偏置；
27、定义损失函数：选择适当的损失函数，用于度量模型预测与真实标签之间的差距；
28、选择优化器：选择合适的优化算法，用于更新模型参数以减小损失函数；
29、模型训练：在训练集上使用反向传播算法更新模型参数，不断减小损失函数；
30、模型验证和调优：使用验证集评估模型的性能，并调整模型的超参数，以提高泛化性能；
31、模型测试：使用测试集评估模型在未见过的数据上的性能；
32、模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中，使其能够对新的数据进行预测或分类；
33、持续监控和更新：持续监控模型在实际环境中的性能，定期更新模型，以适应新风险威胁。
34、作为本专利技术再进一步的方案：所述行为分析引擎包括：
35、数据收集模块：负责从多个来源收集系统和用户行为数据；
36、实时数据流模块：处理收集的实时数据流，及时捕获和分析系统中发生的行为；
37、深度学习模块：使用深度学习技术对大量数据进行分析，以学习正常系统和用户行为的模式，深度学习模块能够发现非常复杂的关联和异常行为，从而提高系统的检测能力；
38、行为模型建模模块，通过建立系统和用户行为的模型，识别出正常的行为模式，包括对于用户登录、文件访问、系统进程活动的建模，以便检测到不寻常的行为；
39、规则引擎，基于预定义的规则集，对行为进行实时分析和匹配，规则可以包括基于签名的规则、基于行为的规则等，用于检测已知的攻击模式或异常行为；
40、异常检测模块：使用统计学和机器学习技术，检测不符合正常模型的异常行为，有助于发现未知的威胁和零日漏洞攻击；
41、用户身份验证和访问管理模块：监测用户身份验证和访问权限的变化，以及用户在系统中的行为，识别被劫持的账户或者未经授权的访问；
42、用户行为分析模块：对用户的行为进行深入分析，以了解其正常行为模式，从而更容易检测到潜在的异常行为；
43、可视化和报告模块：将分析结果以可视化的方式呈现给安全管理员，以便他们更好地理解系统和用户的行为。
44、作为本专利技术再进一步的方案：实时响应系统还包括响应动作模块，响应动作模块做出响应措施，所述响应措施包括：
45、隔离设备：将受感染或受威胁的设备隔离，阻止其对网络的访问；
46、更新安全策略：实时更新安全策略，以阻止类似的威胁或攻击；
47、发出警报：发送警报通知给安全管理员或相关人员；
48、自动修复：尝试自动修复受影响系统的漏洞或弱点；
49、审计和日志记录：记录所有的响应活动，以供后续分析和审计。
50、作为本专利技术再进一步的方案：实时响应系统还包括响应规则库，用于指导实时响应系统在不同情境下采取何种响应措施，响应规则库根据特定的威胁类型、攻击模式或系统状态进行分类。
51、作为本专利技术再进一步的方案：所述学习和优化模块的步骤包括如下：
52、持续数据采集：持续收集来自不同数据源的信息，包括网络流量、系统日志、用户行为等。这确保模块可以使用最新的数据进行学习和分析；
53、数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、标准化预处理步骤，以确保数据的质量和一致性；
54、特征提取：从数据中提取有意义的特征，以用于模型的训练和学习。特征提取的质量对于模型的性能至关重要；
55、模型训练：使用机器学习算法对本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于人工智能的计算机安全管理系统，其特征在于，该系统包括处理器、威胁检测模块、行为分析引擎、实时响应系统以及学习和优化模块；其中，
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的计算机安全管理系统，其特征在于，所述威胁检测模块和行为分析引擎通过机器学习算法或深度学习技术进行训练。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的计算机安全管理系统，其特征在于，所述机器学习算法包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的基于人工智能的计算机安全管理系统，其特征在于，所述深度学习技术包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的计算机安全管理系统，其特征在于，所述行为分析引擎包括：
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的计算机安全管理系统，其特征在于，所述实时响应系统还包括响应动作模块，响应动作模块做出响应措施。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的计算机安全管理系统，其特征在于，所述实时响应系统还包括响应规则库，响应规则库用于指导实时响应系统在不同情境下采取何种响应措施，响应规则库根据特定的威胁类型、攻击模式或系统状态
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的计算机安全管理系统，其特征在于，所述学习和优化模块的步骤包括如下：
9.一种基于人工智能的计算机安全管理方法，其特征在于：采用权利要求1-8任意一项所述基于人工智能的计算机安全管理系统，具体包括如下步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于人工智能的计算机安全管理系统，其特征在于，该系统包括处理器、威胁检测模块、行为分析引擎、实时响应系统以及学习和优化模块；其中，
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的计算机安全管理系统，其特征在于，所述威胁检测模块和行为分析引擎通过机器学习算法或深度学习技术进行训练。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的计算机安全管理系统，其特征在于，所述机器学习算法包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的基于人工智能的计算机安全管理系统，其特征在于，所述深度学习技术包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的计算机安全管理系统，其特征在于，所述行为分析引擎包括：
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