一种小样本恶意流量检测方法、装置及存储介质

本发明涉及一种面向边缘智能网络的小样本恶意流量检测方法、装置及存储介质，其中方法包括：从已知物联网网络活动中收集并标记网络流量；对网络流量进行预处理和特征提取，并划分为选举集和辅助集；构建基于三重网络的度量学习模型，模型的输入为三元组，输出为嵌入层中特征向量的欧式距离；基于选举集和辅助集生成训练三元组；利用训练三元组，基于对比距离损失度量区分相似和不相似的样本对，对度量学习模型进行训练；将实时网络流量样本与恶意节点网络流量支撑样本对进行组合生成检测三元组，利用度量学习模型，实现未知恶意活动网络流量的检测。与现有技术相比，本发明具有检测准确率高等优点。
上海交通大学
林夕 | 伍军 | 周柯 | 申小朋