基于多模态耦合Mamba模型与混合专家的网络流量异常检测方法及系统

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基于多模态耦合Mamba模型与混合专家的网络流量异常检测方法及系统
申请号:CN202510927692
申请日期:2025-07-07
公开号:CN120658482A
公开日期:2025-09-16
类型:发明专利
摘要
基于多模态耦合Mamba模型与混合专家的网络流量异常检测方法及系统,其方法包括:对网络流量进行采集;对网络流量数据进行清洗,并标准化数据格式;基于五元组(源IP、目的IP、源端口、目的端口、协议类型)信息对清洗后的网络流量数据进行分流;从中提取数据包长度、传输方向及负载字节信息,基于时序视角和交互视角,构建数据包长度序列和负载字节序列,同时构建分层的数据包交互图;将多模态流表示输入到耦合Mamba模型中,在不同模态间进行深度耦合与动态交互,生成更具辨识力的高层次特征表示;利用混合专家系统,通过门控网络动态选择并激活多个专家子网络;结合MoE分类器输出的结果与原始特征,生成最终的流量检测结果,并提供置信度反馈。
技术关键词
网络流量数据 混合专家系统 高层次 多模态 时序 网络流量异常检测系统 序列 语义 耦合机制 数据格式 Softmax函数 网络异常流量 视角 引入注意力机制 节点特征 端口 分类器 状态空间方程