基于Transformer-VAE的用户行为异常检测方法及装置

本发明公开了一种基于Transformer‑VAE的用户行为异常检测方法及装置，方法包括：使用Transformer编码器提取用户行为历史数据中的长距离特征；将长距离特征与原始数据在特征维度上进行拼接，得到融合特征数据集；将融合特征数据集输入给VAE编码器，得到潜在空间变量对应于局部特征；通过引入交叉注意力机制，使得长距离特征与局部特征进行深度交互；通过引入带有残差结构的MLP分类器对深度交互的结果进行分类，利用贝叶斯优化算法对上述得到的参数进行调优，确定最优的参数，以获得精确的用户行为异常检测结果。装置包括：处理器和存储器。本发明有效提高用户行为异常检测的准确率和可靠性，从而帮助网络平台可以识别恶意登录尝试、非法访问和数据泄露等安全威胁。