多模态网络安全数据自动化标注方法及系统

本发明提供了一种基于主动学习的多模态网络安全数据自动化标注方法及系统，包括：多模态数据预处理、基于初始化决策算法的模型与标注方式匹配、“人在环中”标注引擎的交互标注、主动学习修复引擎的迭代优化四大核心步骤。通过针对结构化日志、文本、图像等多模态数据设计差异化处理逻辑，结合置信度反馈、Top‑K采样、专家共识校验与聚类辅助验证机制，实现标注过程的自动化与智能化迭代。本发明显著提升了网络安全数据标注的效率与质量，降低人工成本，且模型能力可随数据处理进程持续增长，适用于电力等关键信息基础设施的网络安全态势感知与风险防控场景。