基于元学习（Meta-Learning）的恶意流量检测

元学习（Meta-Learning），即“学会学习”（Learning to Learn），通过让模型从多个相关任务中提取通用知识，实现对新任务的快速适应。在恶意流量检测领域，元学习的核心价值在于从少量攻击样本中泛化出检测规则，尤其适用于新型攻击、定向APT攻击等数据稀缺场景。

一、元学习的技术实现

1. 任务建模与数据编排

   • 任务构造：将恶意流量检测抽象为N-way K-shot分类任务。例如，5-way 5-shot任务表示从5类攻击（如DDoS、勒索软件、SQL注入等）中，每类选取5个样本训练模型。

   • 数据增强：对少量样本进行协议语义保留的扰动（如修改HTTP头字段顺序、调整TCP窗口大小），生成对抗性训练数据。

2. 核心算法框架

   • MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）：在模型参数空间中寻找一个“元初始化点”，使其通过少量梯度更新即可适应新任务。

     • 恶意流量场景：将不同攻击类型视为不同任务，通过跨任务训练找到通用特征提取器。

     • 案例：卡巴斯基使用MAML框架，仅需10个新型勒索软件样本，模型微调后检出率从55%提升至83%。

     </