一种加密流量网络的异常行为检测方法和装置与流程

1.一种加密流量网络的异常行为检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的加密流量网络的异常行为检测方法，其特征在于，所述采集加密流量数据的步骤包括：

3.根据权利要求1所述的加密流量网络的异常行为检测方法，其特征在于，所述对采集的所述加密流量数据进行多维度特征提取，将多维度特征整合为json格式的数据的步骤包括：

4.根据权利要求1所述的加密流量网络的异常行为检测方法，其特征在于，所述基于所述json格式的数据中不同特征，构建加密流量数据的多指纹模型，并对所述多指纹模型进行动态计算，得到已知种类的异常行为数据的步骤包括：

5.根据权利要求4所述的加密流量网络的异常行为检测方法，其特征在于，所述基于自适应密度估计的dbscan聚类算法对所述标准化流量数据进行特征分类，得到多个流量特征的指纹模型的步骤包括：

6.根据权利要求4所述的加密流量网络的异常行为检测方法，其特征在于，所述对构建的所述多个流量特征的指纹模型进行动态计算，得到已知种类的异常行为数据的步骤包括：

7.根据权利要求6所述的加密流量网络的异常行为检测方法，其特征在于，所述基于所述已知种类的异常行为数据构建图注意力网络，基于强化学习对所述图注意力网络的注意力权重进行优化，得到训练好的图神经网络模型的步骤包括：

8.一种加密流量网络的异常行为检测装置，其特征在于，包括：

9.一种计算设备，其特征在于，包括：

10.一种存储有程序指令的可读存储介质，其特征在于，当所述程序指令被计算设备读取并执行时，使得所述计算设备执行如权利要求1-7任意一项中所述的加密流量网络的异常行为检测方法。