张延华教授团队在"基于模型和数据驱动的动态网络异常检测与威胁自动响应处置技术"研究方面取得重要阶段性成果。该项目致力于解决当前网络安全领域面临的复杂威胁检测与自动化响应难题。
随着数字化转型进程加速，网络环境日益复杂，传统安全防护手段已难以应对新型网络攻击。张延华教授团队创新性地提出模型驱动与数据驱动相融合的研究思路，通过构建动态网络行为模型，结合机器学习算法，实现对网络异常的精准检测和威胁的自动响应处置。
据悉，该研究具有以下创新特色：一是建立了多维度网络行为动态建模方法，能够准确描述网络正常运行状态；二是提出了基于深度学习的异常检测算法，显著提高了检测准确率和效率；三是设计了自动化威胁响应机制，实现了从威胁检测到处置的闭环管理。
目前，研究团队已完成理论模型构建和算法初步验证，正在开展大规模网络环境下的实验测试。该研究成果预计将在金融、政务、能源等重要领域具有广阔的应用前景，为构建主动防御、智能运维的新型网络安全体系提供关键技术支撑。
项目组成员表示，后续将继续完善技术方案，推动研究成果的产业化应用，为我国网络安全防护能力的提升贡献力量。
