基于大语言模型的加密网络流量分类方法、设备、介质

本发明公开了一种基于大语言模型的加密网络流量分类方法、设备、介质，包括：微调教师模型；通过K个加密网络流量数据集分别根据微调后的教师模型蒸馏得到K个学生模型，将每一蒸馏得到的学生模型作为一专家模型；教师模型与学生模型均为大语言模型；获取并解析待处理的加密网络流量元数据，将解析后的加密网络流量元数据进行上下文特征嵌入，得到加密网络流量自然语言序列；通过K个加密网络流量数据集以及对应的数据集序号，基于学生模型构建一门控网络；将加密网络流量自然语言序列输入至门控网络，通过门控网络判断加密网络流量自然语言序列对应的数据集序号，并分配至对应的专家模型，累加专家模型的输出得到加密网络流量分类结果。