本技术属于异常网络流量检测技术领域,具体提供一种基于多模态数据融合的异常网络流量检测方法,包括获取网络流量不同类型的数据集,包括图像数据集、文本数据集和音频数据集;数据集的预处理,包括数据清洗、数据增强、数据转换;对不同的数据集进行编码;利用编码的结果得到损失函数;利用损失函数训练模型,通过模型检测异常网络流量。本发明利用多模态数据特征通过图分布实现语义相似的对齐,引入跨模态对比学习,使用一致性信息来学习语义特征,从而提高异常网络流量检测的准确性和效率,为网络安全管理提供有力的技术支持。
背景技术
随着互联网的普及和网络技术的不断进步,网络流量呈现出爆炸式的增长。网络流量中包含了大量的用户行为数据,如网页浏览、文件传输、邮件往来、社交媒体互动等。这些数据不仅反映了用户的正常网络活动,也可能隐藏着各种异常行为。这些异常行为不仅对网络安全构成威胁,也侵犯了用户的合法权益,损害了网络环境的健康发展。为了有效识别和防范这些异常网络流量,对网络流量进行实时监控和分析,已成为网络安全领域的重要任务。通过检测网络流量,可以发现异常行为的模式和特征,从而及时预警和响应潜在的安全威胁。
然而,异常网络流量检测面临着诸多挑战。首先,网络流量的规模庞大,数据类型多样,包括文本、图片、音频等,这要求分析方法具有高效的数据处理能力和灵活的适应性。其次,异常网络流量往往具有隐蔽性和复杂性,攻击者可能采用各种手段规避检测,如加密通信、利用僵尸网络等。因此,研究高效、准确、安全的异常网络流量检测方法,对于提升网络安全防护能力具有重要意义。
实现思路