一种网络流量数据的分类方法、装置、计算机设备及介质

本发明实施例提供了一种网络流量数据的分类方法、装置、计算机设备及介质，其中，该方法包括以下步骤：将网络流量数据分割生成双向流，提取双向流中的原始字节，并提取双向流中的包长度序列；构建基于Mamba块的自编码器，利用自编码器对原始字节进行无监督的预训练，生成预训练后自编码器，利用预训练后自编码器对原始字节进行编码，生成原始字节对应的第一表征，使用双向循环神经网络对包长度序列进行学习，生成包长度序列对应的第二表征；将第一表征和第二表征级联后，生成多模态表征，将多模态表征输入至最终全连接层进行训练，生成网络流量数据的分类结果。由于该方案通过多模态表征对数据进行分类，提高了分类的精度。