基于联邦对比学习的网络异常流量检测系统及方法

本发明涉及网络安全技术领域，公开了基于联邦对比学习的网络异常流量检测系统及方法，方法包括：获取流量正负样本对集并构建通信交互图，经分级管理更新得到活跃有向通信交互图，提取节点拓扑特征拼接形成多维节点特征向量，经归一化与截断处理后输出节点级图拓扑特征向量，结合从流量正负样本对集中提取的流级特征向量在本地部署共享编码器网络，计算本地模型参数加密上传并执行联邦平均聚合，构建全局异常检测模型，计算流量异常评分判定网络流量异常，输出异常判定结果，进行跨节点关联分析并更新全局异常检测模型，拼接各节点的通信交互图形成全局网络拓扑图，最终生成流量异常检测处理报告，保障了数据隐私并提升了跨节点异常检测效能。