【技术实现步骤摘要】
本申请涉及网络安全，具体而言，涉及一种检测云网设备的方法及装置、非易失性存储介质。
技术介绍
1、在云计算与网络融合的复杂环境中，云网设备(如服务器、交换机、负载均衡器等)的异常检测是保障系统稳定性的核心任务。云网设备通常涉及复杂的网络结构、大量的日志数据、多种类型的攻击模式。相关技术中，在对云网设备进行异常检测时，难以融合云网设备产生如结构化日志、性能指标、网络流量、非结构化文本日志等异构数据，存在处理多模态异构数据困难的问题，导致对云网设备进行异常检测时，检测结果的准确率低。
2、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种检测云网设备的方法及装置、非易失性存储介质，以至少解决由于相关技术中检测云网设备是否异常的方法难以处理多模态异构数据造成的检测云网设备是否异常时，检测结果的准确率低的技术问题。
2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种检测云网设备的方法，包括：获取待检测设备在检测时段的多种运行数据，并根据多种运行数...
【技术保护点】
1.一种检测云网设备的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多种类型的所述运行数据生成多模态特征融合向量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述动态关联图进行特征提取，得到的云网设备的高阶特征向量，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用异常概率分析模型对所述多模态特征融合向量进行处理分析，得到所述异常概率分析模型输出的概率矩阵，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常概率分析模型是通过以下方法进行训练的：
6.根据权利要求1...
【技术特征摘要】
1.一种检测云网设备的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多种类型的所述运行数据生成多模态特征融合向量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述动态关联图进行特征提取，得到的云网设备的高阶特征向量，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用异常概率分析模型对所述多模态特征融合向量进行处理分析，得到所述异常概率分析模型输出的概率矩阵，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常概率分析模型是通过以下方法进行训练的：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述训练过程中通过以下方法删除所述初始神经网络模型的多个神经网络层：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述权重序列确定剪枝阈值，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设时...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁诚，方冰，朱雯慧，茆元慧，钱超，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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