基于人工智能的计算机网络安全数据处理方法及系统

本发明公开了基于人工智能的计算机网络安全数据处理方法及系统，通过建立多通道深度学习融合模型，利用1D‑CNN一维卷积神经网络提取流量序列中的空间局部特征，捕捉日志事件间的长程时序依赖关系，基于LSTM长短期记忆网络对用户操作行为序列进行建模，利用注意力机制融合特征权重，得到融合特征向量；将所述融合特征向量输入基于OS‑ELM在线序列极限学习机建立的分类器中进行实时威胁评估，输出未来短时间内发生的网络攻击概率指数；根据所述网络攻击概率指数生成协同防御决策，并发送至安全设备进行执行。避免过度防御或防护不足，显著提升安全设备协同效率。