基于感知流量相关性的网络流量异常检测方法

本发明公开了一种基于感知流量相关性的网络流量异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质，针对网络流量中异常行为提供了高效、准确的检测和分析手段。与传统方法不同，该方法特别关注网络流量中时间相关性，利用多个时刻数据构建了一个具有多输入分支的深度神经网络(DNN)。每个分支接收一个时刻的网络流量，通过独立的DNN分支处理，以全面捕获不同时间点的网络流量关联性。每个分支包括多个神经网络层，用于提取和学习单个时刻网络流量的特征表示。这些分支的输出将被级联在一起，并通过进一步的神经网络层进行处理，最终输出网络流量的异常检测结果。该检测方法能够更好地适应网络流量的动态变化，提高了异常检测的准确性和可靠性。