基于多头注意力融合的网络攻击防御策略的动态响应方法

本发明公开了基于多头注意力融合的网络攻击防御策略的动态响应方法，涉及网络安全技术领域，包括，采集IIoT设备的网络流量数据和设备状态数据，并进行时间对齐后通过特征提取获取统计特征和频域特征，生成结构化特征矩阵；将结构化特征矩阵中的统计特征和频域特征通过注意力机制计算跨域关联权重，生成融合特征向量，并使用LSTM模型进行时序建模，计算异常概率得分，生成异常事件报告；在数字孪生环境中将异常事件报告中的时空信息映射为量子比特编码方案，使用量子退火算法生成帕累托最优解集，并筛选最终网络攻击防御策略，编码为量子决策指令。本发明有效提升了工业物联网系统在复杂攻击场景下的自适应安全防护能力。