一种智能大模型驱动的异构流量分析方法、设备及系统

本申请涉及异构流量分析技术领域，具体涉及一种智能大模型驱动的异构流量分析方法、设备及系统，该方法包括：采集加密流量的侧信道特征，基于单次会话中各数据包的长度、流量方向，以及相对于会话起始时间的到达时间戳，修正Transformer模型的静态位置编码方式，对侧信道特征进行动态位置编码，得到各数据包的第一特征向量；构造第二特征向量、第三特征向量、第四特征向量；为各特征向量分配可学习的偏差向量，组成模态偏差矩阵，作为Transformer模型训练过程中的可学习参数，并修正Transformer模型中的注意力机制；获取所有特征向量的融合特征向量，进行输入流量的攻击检测。从而提高流量检测的准确度。