摘要:針對傳統智能化網(wǎng)絡(luò )安全檢測平臺處理數據效率低、誤差大等問(wèn)題,本研究提出一種新型的解決方案。該方案基于大數據融合模型構建新型的智能化網(wǎng)絡(luò )安全檢測平臺,采用卡爾曼濾波算法、采用數據融合分類(lèi)算法和模糊推理算法三種方法結合構建出數據融合模型來(lái)對網(wǎng)絡(luò )安全檢測數據進(jìn)行運算與處理。其中,采用卡爾曼濾波算法進(jìn)行改進(jìn),對原始網(wǎng)絡(luò )安全檢測數據進(jìn)行濾波降低噪聲干擾,提高數據的精準度;通過(guò)SAE稀疏自動(dòng)編碼器自主提取網(wǎng)絡(luò )安全檢測數據的特征信息,之后K-means聚類(lèi)算法對SAE稀疏自動(dòng)編碼器輸出的數據進(jìn)行處理,通過(guò)模糊推理算法調整權值。試驗表明,本研究所提方案克服了現有技術(shù)存在的不足,顯著(zhù)提高了處理數據效率和精準度,在數據量為2TB的環(huán)境下,本文方法的誤差低至6.9%。