一种基于深度模糊小波学习模型的多模态数据安全分析技术

本发明提出了一种基于深度模糊小波学习模型的多模态数据安全分析技术。深度模糊小波学习模型因其在复杂数据环境中的自适应能力，被广泛应用于安全分析领域。本方法对深度模糊小波学习框架进行改进，并将其应用于多模态数据安全分析中。模型首先利用小波变换与模糊聚类相结合的方法对多模态数据(文本、语音、视频、图像)进行特征分解与降噪处理，提取关键的语义、时序及空间特征，为后续的安全分析提供高维信息表达。其次，构建深度模糊小波神经网络，将提取的特征输入到自适应模糊决策层，并结合小波学习模型捕获时空关联特征，提高模型对复杂攻击模式的感知能力。最后，采用鲁并采用空间搜索优化算法对安全分析结果进行强化，从而有效检测恶意样本、识别后门攻击，并提升对抗攻击防御能力，最终实现精准的多模态数据安全评估。