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申请/专利权人：太原科技大学;太原清众鑫科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的网络安全威胁分析方法，涉及网络安全技术领域，该基于机器学习的网络安全威胁分析方法，通过全面的数据采集与预处理，提高了数据质量；通过特征筛选与降维，增强了模型的性能；通过多次推演和整合生成稳健的阈值，为实际应用中的威胁检测提供了准确的基准；通过实时风险评估与威胁判断，提高了方法的敏捷性和准确性，通过精细化的中位数计算以及居中差值计算，动态权重调整和数据驱动的阈值设定，提升了模型的预测准确性和稳健性，综合考虑居中值和离散程度的阈值计算方法，使得本方法在面对复杂多变的网络环境时，能够更加精准和高效地识别和应对各种安全威胁。
主权项：1.一种基于机器学习的网络安全威胁分析方法，其特征在于：具体步骤包括；S1、设置识别器组，分别从网络终端获取实时网络数据集和样本网络数据集，并对实时网络数据集和往期网络数据集进行预处理；S2、对预处理后的实时网络数据集和样本网络数据集中筛选出与目标变量相关性较高的特征，再利用降维技术，减少特征数量，保留最有信息量的特征，去除冗余特征并生成第一数据集和第二数据集；S3、建立分析模型，并将分析模型离线，将第二数据集作为样本数据，将第二数据集输入至分析模型内进行多次推演，获取若干个样本危险系数值YFX，并对若干个样本危险系数值YFX进行整合，生成第一阈值Y，并上线分析模型；S4、将第一数据集输入至上线后的分析模型内进行推演，获取实时风险系数值SFX，并将实时风险系数值SFX与第一阈值Y进行对比，从而生成第一对比结果，并根据第一对比结果，判断系统是否遭受安全威胁，若第一对比结果显示出现安全威胁，将实时风险系数值SFX与第一阈值Y进行整合生成风险量级系数，并将风险量级系数与预设的第二阈值R进行对比，从而对安全威胁进行量级划分；S5、将第一对比结果和第二对比结果通过显示模块发送至终端。
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