一种网络安全事件识别模型部署方法及系统

本发明提供了网络安全与机器学习交叉技术领域的一种网络安全事件识别模型部署方法及系统，方法包括：步骤S1、获取历史监测数据构建源域数据集；步骤S2、通过源域数据集对创建的安全事件识别模型进行训练，训练过程中对安全事件识别模型进行动态剪枝和量化；步骤S3、对安全事件识别模型进行知识蒸馏；步骤S4、获取待部署环境的实时监测数据以构建目标域数据集，基于目标域数据集以及源域数据集对知识蒸馏后的安全事件识别模型进行数据漂移补偿训练；步骤S5、通过容器化技术以及影子部署技术对数据漂移补偿训练后的安全事件识别模型进行迁移部署。本发明的优点在于：极大的提升了网络安全事件识别模型部署的灵活性以及适应性，降低部署成本。