基于大型语言模型的云平台网络流量监控与异常检测系统研究

云平台快速演变以及网络流量复杂度的升级，要求进行适当的网络流量监控和异常检测以确保网络安全和性能。本文引入了一种基于大型语言模型（LLM）的网络流量监控与异常检测系统。除了现有模型如自编码器和决策树外，我们利用大型语言模型处理网络流量的序列数据，这使我们能够更好地捕获底层复杂模式以及数据集中的细微波动。我们展示，对于给定的检测任务，需要将 transformer 架构的注意力机制融入监督学习框架以实现更好的准确率。预训练的大型语言模型用于分析和预测网络流量，添加一个考虑时序性和上下文的异常检测层。此外，我们提出了一种新颖的迁移学习方法，以增强模型的效果，使其能够在不 requiring 大量标记数据集的情况下快速适应未知的网络结构和对抗性条件。实际结果表明，设计的模型在检测准确率和计算效率方面优于传统方法，有效识别各种网络异常，如零日攻击和流量拥塞模式，并显著降低了误报率。