一种基于网络流量数据的通信行为深度分析与预警方法及装置

本发明公开了一种基于网络流量数据的通信行为深度分析与预警方法及装置，方法包括：实时采集网络流量数据，构建电网流量数据集；对电网流量数据集进行预处理；基于预处理后的电网流量数据，通过多层神经网络和特征选择算法，提取出最具代表性的通信行为特征数据，称为最优特征数据子集；建立LSTM‑DAE深度学习优化模型对最优特征数据子集进行深度学习和训练，建立通信行为分析模型；利用通信行为分析模型对新的网络流量数据进行实时分析，以识别异常通信行为，并在检测到异常通信行为时，触发实时预警。本发明对于未见过的流量数据的具有泛化能力，可有效提高行为异常检测预警精度和效率。