基于多维特征表征和提示学习的恶意加密流量检测方法

本发明公开了基于多维特征表征和提示学习的恶意加密流量检测方法，首先，该方法提出一个基于流量行为和时序特征的恶意加密流量多维特征表征方法，深层次地充分学习恶意加密流量行为与时序特征并实现流量特征的自动化提取。其次，将提示学习引入恶意加密流量分类领域，并将其与BERT网络相结合，通过构建合适的提示样本，使BERT网络充分学习数据样本的特征空间，减少训练数据不均衡带来的负面影响，实现了针对恶意加密流量精准检测，为恶意加密流量检测与分类提供技术支撑。