一种网络流量异常行为检测方法

本发明公开了一种网络流量异常行为检测方法，属于网络安全与人工智能交叉技术领域。本发明构建短、中、长三种嵌套对齐的多尺度动态时空交互图，通过自监督对比学习提取加密流量深层语义特征并融合至图边特征；经多头图注意力网络与多尺度膨胀时序卷积分别提取空间与时序特征，通过通道注意力融合得到节点多尺度融合特征；采用引入相对位置编码的改进自注意力模型预测特征，结合节点级自适应动态阈值完成异常判定；通过结构化剪枝与8位量化实现模型轻量化，基于异构度感知异步联邦算法实现边云协同更新；最终通过安全领域大模型生成可解释分析报告。本发明显著提升了隐蔽加密攻击的检测精度，降低误报率，支持边缘部署与数据隐私保护。