一种基于层次语义和原型学习的小样本恶性流量检测方法

本发明公开了一种基于层次语义和原型学习的小样本恶性流量检测方法，属于网络安全的技术领域；将网络流表示为一个多级表示矩阵，对网络流中不同粒度的信息进行刻画；在元学习框架下构建了多个小样本分类任务；对于每个小样本分类任务中的流表示矩阵，采用三层网络结构从字节级、数据包级和网络流级进行自下而上的特征提取，构建得到良好的流特征向量；在相似性度量阶段，根据流量特征分布特点，采用邻域划分的方式自适应生成多个原型，通过计算查询集中的原型向量与流特征向量之间的距离，得到分类结果，解决了相关技术中缺乏流量层次语义表征、无法自适应拟合流量特征分布，难以对小样本加密恶性流量进行有效检测的问题。