基于AI芯片的加密恶意流量实时分类与异常连接识别方法与系统

本发明涉及基于AI芯片的加密恶意流量实时分类与异常连接识别方法与系统，用于扩展检测与响应XDR平台，包括：在XDR平台捕获实时加密流量，对加密会话仅提取包长度序列和包到达时间间隔序列作为元特征时间序列，提取过程不解析加密载荷，并对会话的网络端点标识符执行单向哈希匿名化处理；将元特征时间序列输入至AI芯片中部署的第一深度学习模型，由第一深度学习模型利用时序编码器对元特征时间序列进行编码，输出会话的行为嵌入向量；在AI芯片内，利用其并行计算阵列对当前时间窗口内的多个并发会话的行为嵌入向量构建会话交互图，其中节点对应匿名化后的会话；本发明能够精准识别恶意流量护隐私。