摘要
面向网络通信行为异常的多阶段解释分析方法,涉及数据安全技术领域,为解决现有技术存在着缺乏可解释性、异常数据集构建困难、特征提取不全面以及解释方法准确性不足的技术问题,本发明提供如下方案:S1.基于四大维度构建异常数据集;S2.对所述异常数据集进行特征提取,得到网络流量特征;S3.对所述网络流量特征进行多阶段可解释性分析,得到综合后的特征贡献结果;所述多阶段可解释性分析包括:Ante‑hoc解释和Post‑hoc解释;S4.结合大模型对所述综合后的特征贡献结果进行解释与优化。本发明对于提高网络安全防护能力、降低网络威胁风险具有重要意义。
技术关键词
网络流量特征
网络通信
分析方法
异常数据
多阶段
信息熵
统计特征
网络安全防护
数据安全技术
通信量
机器学习模型
基准特征
大语言模型
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