一种基于复合骨干网络的异常流量检测系统及方法

本发明属于深度学习技术领域，公开了一种基于复合骨干网络的异常流量检测系统及方法，数据预处理模块负责处理原始的网络流量数据，以支持后续的分析和模型训练；流量特征学习模块，对于处理好的流量数据分别输入到LSTM与GRU中，GRU为主网络负责融合辅助网络的特征并将最终的输出作为分类的特征；左侧的LSTM网络起辅助作用，输出高层级特征，利用复合连接为主网络提供高级特征用以融合；检测分类模块，负责将预处理并经特征提取的网络流量数据输入至最终的分类器。本发明能够更全面地捕捉网络流量的特征。复合连接技术的使用，提升了底层和顶层特征的丰富性，并增加了特征的多样性，使得网络能够针对各种不同的目标和任务有更好的适应性及表现。