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本发明公开了基于深度学习的计算机网络安全防护方法及系统，通过将标准多模态数据输入至多通道协同深度检测模型中，利用TCN时间卷积网络提取网络流量中的空间局部特征向量，通过GRU门控循环单元与自注意力机制相结合的网络分析用户行为序列中的长程时序依赖关系，采用预训练的DeBERTa大型语言模型进行深度语义分析，提取异常语义特征向量，得到多模态特征向量；通过跨模态注意力融合对多模态特征向量进行融合后输入全连接网络中进行融合分析，输出威胁评分指数；基于Apriori关联算法根据所述威胁评分指数生成计算机网络安全的防护策略，并根据防护策略进行执行。为网络安全提供高效快速的保障。