融合深度神经网络和层级注意力机制的恶意流量更新方法

       本发明提出了一种融合深度神经网络和层级注意力机制的恶意流量更新方法，包括以下步骤：S1，获取原始流量数据，对获取的所述原始流量数据进行预处理；S2，通过时序处理特征向量捕获每个流量数据之间的特征信息；S3，分配得到注意力向量；S4，对其流量数据进行特征融合；并对融合的特征进行线性变换；S5，将流量数据进行分类；S6，对其迭代更新。本发明能够对恶意流量进行检测，增强性能。