一种基于交叉注意力特征融合的小样本攻击流量检测方法

本申请提出了一种基于交叉注意力特征融合的小样本攻击流量检测方法，涉及网络安全技术领域，其中，该方法包括：获取目标网络的流量数据；使用神经网络模型对流量数据进行编码，在编码时提取流量数据的序列化特征，并将流量数据的序列化特征和非序列化特征、采用交叉注意力机制进行融合，得到流量数据的流量特征；采用分类模型，基于流量特征对流量数据进行分类，确定流量数据为正常流量或异常流量。采用上述方案的本发明能够在小样本条件下实现精确的攻击流量识别。