【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据安全态势分析，尤其涉及基于多层次数据智能融合的数据安全态势感知系统。
技术介绍
1、随着互联网技术的飞速发展，网络安全威胁日益复杂多样，数据安全面临着前所未有的挑战，传统的数据安全态势感知方法大多基于单一维度的数据特征分析，难以全面、准确地捕捉网络环境中的潜在风险；
2、然而，现有技术中单纯依赖恶意软件代码语义聚类分析的方案，在面对多源异构数据融合需求时，存在特征表示不全面、跨域映射误差较大等问题，导致对复杂攻击模式的识别精度不足，同时难以对数据处理过程和数据处理质量进行监管分析，导致处理后的数据难以满足后续分析的需求，导致分析结果偏差过大，同时影响安全态势感知的准确性；
3、针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于多层次数据智能融合的数据安全态势感知系统，去解决上述提出的技术缺陷，本专利技术初步从各个数据源采集多源安全数据并存储，而利用深度学习模型对不同层次数据特征进行自动提取和融合，有效捕捉数据间...
【技术保护点】
1.基于多层次数据智能融合的数据安全态势感知系统，其特征在于，包括多源数据中心、数据预处理模块、处理质量单元、需求分析单元、跨域特征融合模块、动态感知风险单元以及处理响应单元；
2.根据权利要求1所述的基于多层次数据智能融合的数据安全态势感知系统，其特征在于，所述数据处理分析过程如下：
3.根据权利要求1所述的基于多层次数据智能融合的数据安全态势感知系统，其特征在于，所述数据处理追踪和处理测评分析过程如下：
4.根据权利要求1所述的基于多层次数据智能融合的数据安全态势感知系统，其特征在于，所述数据清洗后需求分析过程如下：
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