一种加密恶意流量的检测方法、系统和计算机设备

本发明涉及加密技术领域，特别涉及一种加密恶意流量的检测方法。本发明通过将随机噪声向量与恶意流量样本结合，可以生成多样化的训练数据，有助于模型学习到更多的特征，利用双向模型能够同时考虑上下文信息，提取更丰富的特征表示，有助于捕捉加密流量中的复杂模式和时序关系，通过结合双向特征提取、伪造样本生成和对抗训练，形成了一个多层次的学习框架，避免了对单一算法的依赖，通过结合时间序列特征和局部空间特征，使得模型能够有效捕捉流量的动态变化和空间关联性，提升检测的准确性，通过实时流量监测与置信度评分，该方法有效解决了现有加密恶意流量检测的局限性，增强了系统的实时性、动态适应性和检测准确性。