一种基于知识蒸馏框架的网络异常快速检测方法

本发明属于网络异常检测技术领域，其目的在于提供一种基于知识蒸馏框架的网络异常快速检测方法。本发明可提高检测速度，且解决了知识蒸馏中知识来源单一的问题，检测准确率高。具体地，本发明通过知识蒸馏的方法将参数量大、层数多的教师模型中的知识蒸馏到参数量小、层数少的学生模型中，并使用训练后学生模型进行网络异常检测，较传统的异常检测方案而言，本发明避免了使用参数量较大的深度神经网络进行网络异常检测的问题，检测速度更快；此外，本发明在基于响应的知识蒸馏基础上引入了多学生模型结构，有利于缓解学生模型对教师模型的依赖，解决了知识蒸馏中学生模型知识来源单一的问题，提升了训练后学生模型进行网络异常检测的准确率。