本申请提供了一种多引擎的软件入网智能检测方法,涉及数据处理技术领域,该方法包括:读取接入检测引擎并进行矩阵分布转换,确定引擎矩阵,监督训练智能检测模块,读取入网检测任务,进行微处理器激活,执行引擎内竞式分配与多引擎并行联检确定入网检测单列,然后进行基于单特征系数的层次赋权处理,确定综合入网系数,然后进行单系数判定与综合系数判定,最后可视化入网检测报告,并同步生成入网许可指令。通过本申请可以解决现有技术由于检测引擎单一或缺乏有效的多引擎整合机制,导致检测效率和准确性不高,漏报率和误报率较高,进一步影响了网络安全防护的整体效果,提高了软件入网的检测能力,确保网络环境的安全稳定。
背景技术
随着网络技术的不断发展,恶意软件和可疑文件的数量也在不断增加。这些文件可能采用各种手段规避传统的静态特征库比对分析,使得检测变得越来越困难。因此,需要一种更加智能和高效的检测方法来应对这一挑战。
目前,现有的软件入网检测方法往往依赖于单一的检测引擎,或者虽然使用了多个引擎但缺乏有效的整合机制。这些方法在面对复杂多变的网络环境和不断演进的恶意软件时,显得力不从心。一方面,单一引擎可能无法全面覆盖各种威胁,导致漏报率较高;另一方面,多个引擎的简单堆叠,没有有效的协同和整合,可能导致检测效率低下,甚至出现误报。
综上所述,现有技术由于检测引擎单一或缺乏有效的多引擎整合机制,导致检测效率和准确性不高,漏报率和误报率较高,进一步影响了网络安全防护的整体效果。
实现思路