入侵检测网络模型的训练方法及装置、设备、存储介质

本申请涉及网络安全技术领域，公开一种入侵检测网络模型的训练方法，应用于电子设备，电子设备部署的网络入侵检测模型对不同视角的视图进行特征提取，得到不同模态的特征，并将不同模态的特征映射至共享语音空间实现特征对齐。对齐的特征进行融合后，参考融合特征实现对网络流量进行预测分类，实现入侵检测网络模型的训练。训练过程中，基于对比学习损失和分类学习损失，调整训练参数，并按照调整后的参数进行迭代训练，直至入侵检测网络模型收敛完成训练。采用多个视角的视图数据训练，可使训练好的入侵检测网络模型更加全面地捕捉多维信息，从而提升入侵检测的准确性。本申请还公开一种入侵检测网络模型的训练装置及设备、存储介质。