Este documento presenta un sistema de detección de tráfico anómalo basado en fusión de características y transformador disperso (FSTDS). FSTDS utiliza una red de fusión de características para codificar las secuencias de datos de tráfico y extraer características, fusionándolas en vectores de codificación a través de redes convolucionales poco profundas y profundas, seguido por una codificación profunda utilizando un transformador disperso para capturar las relaciones complejas entre los flujos de red; finalmente, se utiliza un perceptrón multicapa para clasificar el tráfico y lograr la detección de tráfico anómalo. La red de fusión de características de FSTDS mejora la extracción de características de datos de muestra pequeños, el codificador profundo mejora la comprensión de los patrones de tráfico complejos y el transformador disperso reduce la sobrecarga computacional y de almacenamiento y mejora la escalabilidad del modelo. Los experimentos demuestran que el número de parámetros de FSTDS se reduce hasta casi la mitad en comparación con el valor base, y la tasa de éxito de detección de flujos anómalos es cercana al 100%.