基于AI的网络安全异常检测系统及方法技术方案

本申请涉及网路安全技术领域，公开了基于AI的网络安全异常检测系统及方法，该系统包括依次通信连接的异常概率选择模块、动态异常特征生成模块和全数据异常检测模块。该方法与该系统对应。本申请，通过异常概率选择模块对日志数据和多种非日志数据分别计算异常概率并选取最大值作为动态异常概率，实现了从多维度数据中快速定位最具异常可能性的数据；动态异常特征生成模块依据动态异常概率对应的数据源进行特征提取，并与相应概率特征融合，有效整合了实时数据特征和历史经验特征；全数据异常检测模块匹配时间序列数据并组合成全数据进行检测，利用动态异常特征对全数据检测输出结果，从而全面且精准地实现了网络安全异常检测。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及网络安全，具体是一种基于ai的网络安全异常检测系统及方法。

技术介绍

1、在网络安全领域，保障网络的稳定与安全至关重要。传统的网络安全检测方法在面对日益复杂的网络环境时逐渐暴露出诸多问题。

2、专利技术人在对现有技术的研究中发现，现有技术多侧重于单一类型的数据进行检测，如部分仅依赖日志数据，中国专利号cn117544391b公开了一种基于日志数据的网络安全检测方法及系统，该专利技术虽能对日志数据进行一定处理和分析，但缺乏对非日志数据的有效整合与协同检测，其在检测准确性上受限于日志标准信息的更新速度和范围，难以应对新型攻击，在系统性能方面，处理大规模日志数据时易出现效率瓶颈，且对不同网络环境适应性不足。

3、在实际应用中，网络安全异常检测需要综合多维度数据。网络流量数据的异常波动、系统性能数据的突然变化、用户行为数据的偏离、安全设备告警数据的提示以及网络拓扑数据的变更等，都可能预示着安全问题。仅依靠单一的日志数据无法全面捕捉这些潜在风险，难以实现高效准确的网络安全异常检测。

4、综上，亟需一种新的、整合多种数据类本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI的网络安全异常检测系统，其特征在于，该系统包括依次通信连接的异常概率选择模块、动态异常特征生成模块和全数据异常检测模块；

2.根据权利要求1所述的基于AI的网络安全异常检测系统，其特征在于，所述日志异常概率的生成包括：

3.根据权利要求1所述的基于AI的网络安全异常检测系统，其特征在于，所述非日志异常概率的生成包括：

4.根据权利要求1所述的基于AI的网络安全异常检测系统，其特征在于，所述实时异常特征的生成包括：

5.根据权利要求4所述的基于AI的网络安全异常检测系统，其特征在于，所述动态异常特征的生成包括：

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【技术特征摘要】

1.一种基于ai的网络安全异常检测系统，其特征在于，该系统包括依次通信连接的异常概率选择模块、动态异常特征生成模块和全数据异常检测模块；

2.根据权利要求1所述的基于ai的网络安全异常检测系统，其特征在于，所述日志异常概率的生成包括：

3.根据权利要求1所述的基于ai的网络安全异常检测系统，其特征在于，所述非日志异常概率的生成包括：

4.根据权利要求1所述的基于ai的网络安全异常检测系统，其特征在于，所述实时异常特征的生成包括：

5.根据权利要求4所述的基于ai的网络安全异常检测系统，其特征在于，所述动态异常特征的生成包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：孙虎，
申请(专利权)人：广东荣天世纪信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：