一种恶意流量检测对抗攻击方法及装置

本发明公开了一种恶意流量检测对抗攻击方法及装置，方法包括：将第一特征序列作为初始化后的流量语义模型的输入序列；随机遮蔽输入序列中的部分序列，并预测遮蔽的部分序列的原始值以训练流量语义模型；利用深度强化学习模型对提取的第二特征序列进行处理得到动作数据，并基于动作数据和训练好的流量语义模型对第二特征序列进行处理得到对抗特征序列；将对抗特征序列转换为对抗恶意流量，并从发送端向接收端发送，根据接收端成功接收的数据包个数获取反馈信息，以将反馈信息与预设的惩罚机制相结合，优化深度强化学习模型的网络得到训练好的深度强化学习模型。本发明可以在未知情况下生成既能够逃逸检测又能保持其原有流量性质的对抗恶意流量。