一种网络流量分类方法、系统、设备及储存介质

本发明属于流量分类领域，具体涉及一种网络流量分类方法、系统、设备及储存介质，其方法包括，将网络流量进行嗅探和解析，得到包长度序列数据和有效载荷字节流数据，通过标识符分词，得到分词包长序列数据以及分词字节流数据对掩码模型进行训练，将融合训练数据输入到训练后的训练字节流模型以及训练包长序列模型中，将输出结果结合查询向量，得到有效载荷字节流嵌入向量序列和包长度嵌入向量序列，然后输入到融合模型的全连接层中拼接，得到分类概率，通过损失函数调整融合模型的权重参数，得到优化融合模型，将网络流量输入到优化融合模型中，得到分类结果。本申请具有无需大量高质量的标记数据即可训练模型，实现对网络流量的分类的效果。