一种基于预训练表征的增量网络流量分类方法及系统

本发明公开了一种基于预训练表征的增量网络流量分类方法及系统，该方法可分为三个阶段：基类训练阶段、增量训练阶段和知识融合阶段。基类训练阶段包括：对基类互联网流量样本进行预处理；增量训练阶段包括：对当前增量时间步互联网流量样本进行预处理；知识融合阶段包括：加载特征提取器模型，使用保存的参数对其进行初始化；利用全部互联网流量样本经过特征提取器后经过增量分类器的倒数第二层得到的激活向量作为融合网络的输入使用融合网络对其进行融合；本发明通过构建三个阶段，弥补传统深度学习模型在增量学习领域的不足，实现了对互联网流量分类的增量学习。