智能化网络安全防攻击检测中数据抽取和分析

针对传统智能化网络安全防攻击检测平台处理数据效率低、误差大等问题,本研究提出一种新型的解决方案;该方案数据抽取模型和大数据分析构建智能化网络安全防攻击检测平台,采用特征模板、卷积神经网络算法模型和条件随机场算法3种方法结合构建出数据抽取模型来抽取网络安全检测数据;其中,利用特征模板提取局部特征向量并进行语句转换得到初始局部向量序列,通过CNN算法对每个网络安全检测数据样本进行卷积和聚合,并提取其特征信息,将语义特征和局部特征相结合经过条件随机场算法进行序列标记,并抽取最优的特征向量序列,最后通过置信传播改进的逻辑回归模型进行分析;实验表明,本研究所提方案克服了现有技术存在的不足,显著提高了处理数据效率和精准度,在数据量为2GB的环境下,经过对数最大似然损失函数得出的损失值只有0.35.