基于开放式半监督学习的网络流量检测方法、装置和设备

本申请涉及一种基于开放式半监督学习的网络流量检测方法、装置和设备，所述方法构建了由已知流量检测模型、多二元流量检测模块以及未知流量检测模型组成的网络流量检测模型；利用少量标记数据和大量未标记数据来训练模型，从而实现准确识别已知类，同时检测未知类的能力。为了利用新来的未标记流量，本方法采用开放式半监督技术从未标记的数据中选择已知类数据，以优化已知流量检测模型；为了检测未知流量，本方法结合已知流量检测模块和多二元流量检测模型的输出概率，为所有未标记的数据生成辅助标签，以辅助标签用作监督训练未知流量检测模型。本方法可以准确识别已知类流量，同时还可以检测未知类，从而更好地符合真实场景的需求。