一种网络异常行为自主识别挖掘方法

本发明公开了一种网络异常行为自主识别挖掘方法，本发明涉及行为识别技术领域。该网络异常行为自主识别挖掘方法，包括以下具体步骤，基于时间局部性原理建立网络流交互模型，基于网络流交互模型中多节点过滤策略及多边过滤策略完成不同网络层次的网络流行为活动的深度监测，为异常流交互行为标识和异常应用流识别提供输入，网络异常识别模型通过降噪自编码网络实现完成同类网络异常行为的识别。本发明通过融合与优化多种算法，着重于自主发现和挖掘网络中的异常行为，识别网络中的异常行为和潜在威胁，并通过网络异常识别模型利用所识别的正常流量对降噪自编码网络进行训练，完成模型的预训练和微调，无需人工干预即可实时更新学习模型。