1.一种基于多模态融合的物联网僵尸网络检测方法，其特征在于，所述基于多模态融合的物联网僵尸网络检测方法，包括：步骤1、捕获流量数据并进行预处理；

步骤2、基于时空特征融合的僵尸网络检测；

步骤2.1、提取流量数据中的有效数据；

步骤2.2、将所述有效数据输入至CNN模型中得到输出矩阵output11；

步骤2.3、将所述有效数据输入至LSTM模型中得到输出矩阵output12；

步骤2.4、根据输出矩阵output11和输出矩阵output12得到输出矩阵output1；

步骤3、基于流量行为的僵尸网络检测；

步骤3.1、提取流量数据的特征参数形成流量通信行为序列；

步骤3.2、基于动态偏置对流量通信行为序列进行划分，得到若干子序列，包括：a）设定动态偏置的初值以及增长步长；

b）根据动态偏置的初值对流量通信行为序列进行划分得到若干子序列；

c）以增长步长累加动态偏置，判断累加后的动态偏置是否超过偏置阈值，若超过则结束数据划分，并将每次划分得到的子序列汇总作为最终划分得到的子序列集合，否则执行下一步；

d）基于累加后的动态偏置对流量通信行为序列进行划分得到若干子序列，并返回步骤c）继续执行；

步骤3.3、根据特征参数，构建每一子序列对应的通信行为图，所述通信行为图以流量通信行为为节点，如果两条流量通信行为有相同的IP地址，则两个节点之间存在边，所述两条流量通信行为有相同的IP地址为两条流量通信行为的源地址和目的地址中有任意一个IP地址相同；

步骤3.4、将通信行为图输入GCN模型，得到输出矩阵output2；

步骤4、融合所述输出矩阵output1和输出矩阵output2进行分类，得到网络检测结果。

2.如权利要求1所述的基于多模态融合的物联网僵尸网络检测方法，其特征在于，所述捕获流量数据并进行预处理，包括：使用Tcpdump工具抓取流量数据，以pcap文件格式保存；

流量数据清洗，过滤无用的TCP连接数据包；

按session对清洗后的流量数据进行切分，流量数据的五元组为切分标准，得到每个session的pcap格式文件。

3.如权利要求1所述的基于多模态融合的物联网僵尸网络检测方法，其特征在于，所述提取流量数据中的有效数据，包括：提取预处理后的流量数据中每个session的pcap格式文件；

按顺序提取600个字节的内容，并剔除前24个字节的内容，得到576个字节的有效数据。

4.如权利要求1所述的基于多模态融合的物联网僵尸网络检测方法，其特征在于，所述根据输出矩阵output11和输出矩阵output12得到输出矩阵output1，包括：将输出矩阵output11和输出矩阵output12连接成输出矩阵output13，并将输出矩阵output13输入全连接层，得到输出矩阵output1。

5.如权利要求1所述的基于多模态融合的物联网僵尸网络检测方法，其特征在于，所述根据特征参数，构建每一子序列对应的通信行为图，包括：若子序列中有 条流量数据，每条流量数据有 维的结点特征，则定义结点特征矩阵为 ，邻接矩阵定义为 ，则通信行为图在数学表示形式上为（ ，）。

6.如权利要求1所述的基于多模态融合的物联网僵尸网络检测方法，其特征在于，所述融合所述输出矩阵output1和输出矩阵output2进行分类，得到网络检测结果，包括：将输出矩阵output1和输出矩阵output2连接得到输出矩阵output3；

将输出矩阵output3输入全连接层，得到输出矩阵output，将输出矩阵output输入分类器得到网络检测结果。