基于多尺度时空特征融合的网络流量异常检测方法

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当前，网络环境正向着大规模、高速率和异构化的方向发展，网络安全威胁的复杂性和多样性使得传统异常检测方法面临巨大挑战。特别是针对工业控制网络及关键基础设施的攻击手段层出不穷，如何从海量、高维的网络流量中精准识别异常行为，已成为网络安全领域的研究热点。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，多尺度时空特征融合检测方法在网络流量异常检测领域展现出巨大潜力。（剩余5805字）

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