一种基于深度学习的网络大数据安全防护方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的网络大数据安全防护方法，其特征在于：包括，对网络数据进行预处理，基于预处理后的网络数据构建数据矩阵；基于深度学习构建初始的网络安全防护模型，利用初始的网络安全防护模型对数据矩阵进行训练，获得网络安全防护模型；利用网络安全防护模型识别数据矩阵中的不良数据，并设定防护阈值；若不良数据大于防护阈值，则断开外部网络和受保护网络之间的物理连接；否则，不做任何操作；本发明基于深度学习构建网络安全防护模型，提高了海量网络数据的安全性，加快了处理海量数据的速度。