摘要
本发明公开了一种基于多视图的数据流量异常检测方法及装置,方法包括:通过流量镜像将网络端口的数据流量导入检测装置中;对数据流量进行预处理,形成会话队列;对会话队列进行筛选,获得目标流量,对每个目标流量进行标记并生成对应的标签,将目标流量进行整合获得目标流量集合;基于目标流量集合进行多视图特征提取,获得多视图特征;提取多视图特征的初步表征;对初步表征进行筛选,获得表征矩阵;对不同视图的表征矩阵进行拼接,获得全局表征矩阵;将全局表征矩阵输入至多任务学习模型,输出对应于多个任务的异常检测结果;该方法能够很好地挖掘数据通信网络流量的深层次特征,实现对数据通信网络中存在的网络威胁的高精度检测。