多源数据融合与自适应学习在隐私信息安全预测中的应用
作 者：
云兴波
摘 要：
文章研究隐私信息安全态势预测的关键技术，分析传统安全预测方法的局限性，提出基于多源数据融合和自适应学习的优化策略。通过整合系统日志、网络流量、用户行为数据及外部安全情报，实现数据深度关联，提高安全态势感知的全面性。采用自适应学习机制，结合异常检测触发动态优化，增强对新型安全威胁的识别能力。研究表明，该方法能有效降低误报率和漏报率，提高预测模型的准确性和稳定性，使系统具备更强的实时安全防御能力。
来 源：
《信息产业报道》 2025-07