一种加密流量分类模型训练方法、电子设备、存储介质及程序产品

本申请实施例提供一种加密流量分类模型训练方法、电子设备、存储介质及程序产品，通过自监督学习框架，利用未标记的补丁嵌入表示训练编码器‑解码器结构，使模型能够从加密流量灰度图中自主学习通用时空特征。掩码重构任务促使模型理解流量数据的内在结构规律，增强了模型对输入数据的理解深度，提高了模型在面对分布外数据时的适应能力，也即提高了模型的泛化能力、适应性、以及鲁棒性。