基于BiLSTM-Att网络的网络流量异常监测方法及装置

本申请实施例提供一种基于BiLSTM‑Att网络的网络流量异常监测方法及装置，方法包括：获取网络流量时序数据、系统资源使用数据和服务调用拓扑数据，采用滑动时间窗口方法构建多模态时序特征矩阵，通过信息增益算法计算流量特征子集、资源特征子集和服务特征子集中各特征的重要性得分，基于得分阈值筛选最具判别性的特征构建融合特征子集；将融合特征子集输入设定的双向长短期记忆‑注意力网络，对目标特征进行多层次分析，采用基于置信度的多视角决策融合方法对检测结果进行综合评估，生成包含异常等级、异常类型和异常原因的检测报告；本申请能够有效提高基于BiLSTM‑Att网络的网络流量异常监测效率和准确率。