1.一種加密流量攻擊行為訓(xùn)練與識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的一種加密流量攻擊行為訓(xùn)練與識別方法，其特征在于，所述高階收斂的lm算法是指基于的l-m算法計(jì)算得到步長，并根據(jù)所述步長執(zhí)行訓(xùn)練的算法。
3.?如權(quán)利要求2所述的一種加密流量攻擊行為訓(xùn)練與識別方法，其特征在于，基于swin?transformer架構(gòu)的模型包括：兩個(gè)連續(xù)的、以窗口注意力機(jī)制為基礎(chǔ)的lm-transblock與patch?merging；
4.如權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的一種加密流量攻擊行為訓(xùn)練與識別方法，其特征在于，所述將所述流量數(shù)據(jù)分別輸入至識別模型的步驟包括：
5.如權(quán)利要求4所述的一種加密流量攻擊行為訓(xùn)練與識別方法，其特征在于，所述對所述流量數(shù)據(jù)執(zhí)行預(yù)處理，得到不同表現(xiàn)形式的第一圖像和第二圖像的步驟包括：
6.如權(quán)利要求5所述的一種加密流量攻擊行為訓(xùn)練與識別方法，其特征在于，所述第一圖像和所述第二圖像表現(xiàn)形式包括灰度圖和/或流量統(tǒng)計(jì)圖；
7.如權(quán)利要求1所述的一種加密流量攻擊行為訓(xùn)練與識別方法，其特征在于，所述將所述第一特征圖和所述第二特征圖輸入所述識別模型的分類器的步驟包括：
8.如權(quán)利要求1所述的一種加密流量攻擊行為訓(xùn)練與識別方法，其特征在于，所述模型的具體訓(xùn)練如下步驟：
9.一種加密流量攻擊行為識別裝置，其特征在于，包括：
10.一種加密流量攻擊行為識別設(shè)備，其特征在于，包括程序存儲(chǔ)單元和程序運(yùn)行單元，當(dāng)程序存儲(chǔ)單元中的程序被程序運(yùn)行單元加載時(shí)執(zhí)行如權(quán)利要求1至8中任一項(xiàng)所述加密流量攻擊行為訓(xùn)練與識別方法。