基于人工智能的网络流量异常分类方法及系统

本发明公开了基于人工智能的网络流量异常分类方法及系统，方法包括流量数据采集、数据预处理、异常分类模型构建、模型超参数优化和网络流量异常分类。本发明涉及网络流量异常分类技术领域，具体是指基于人工智能的网络流量异常分类方法及系统，本发明通过流量数据采集得到原始数据；采用流会话重建、数据标准化、时间窗口切片、类别特征嵌入和数据集分割的数据预处理方法；采用改进变压器模型作为异常分类模型，通过分层特征融合机制保留协议拓扑结构，提升了复杂攻击的识别精度与泛化能力；采用改进粒子群优化算法优化模型超参数，通过自适应探索与开发策略，结合混沌初始化与混合变异策略，增强对高维参数空间的覆盖能力。