基于大模型的网络异常流量监测方法、设备与系统

本申请涉及网络异常流量监测技术领域，具体涉及基于大模型的网络异常流量监测方法、设备与系统，该方法包括：在网络接口采集各周期的网络流量数据，建立周期的网络数据集合；确定同一周期的流量特征值，确定同一种网络协议的周期性序列，计算周期前相邻的各周期确定的周期的时序波动系数；标记目标周期，确定网络流量数据的特征在目标周期的影响权重，根据所有周期的影响权重对所有周期的网络流量数据降维；根据降维的网络流量数据构建孤立森林模型，将网络异常流量监测的网络流量数据降维并输入孤立森林模型，根据异常检测结果获取网络异常流量监测的结果。本申请可保证网络流量降维后数据的可解释性，准确识别网络异常流量。