摘要
本发明涉及智能工厂网络安全技术领域，具体涉及一种基于机器学习的动态微隔离策略处理系统及方法，包括：数据处理模块、模型训练模块、策略决策模块和策略执行模块：数据处理模块采集并预处理网络流量数据，提取流量特征、时序特征和访问模式特征；模型训练模块基于双向门控循环神经网络训练策略预测模型；策略决策模块输入实时特征数据，低置信度时触发全表扫描；策略执行模块实施隔离策略并反馈效果数据以优化模型。方法包括数据处理、模型训练、策略决策和策略执行步骤，通过机器学习自动学习历史访问模式，动态生成微隔离策略。本发明解决了传统静态策略效率低、灵活性差的问题，显著提升处理效率和安全防护能力。
