一种基于大数据的网络异常流量检测方法

本发明公开了一种基于大数据的网络异常流量检测方法，属于流量检测，具体包括：对采集的流量指标进行预处理；对处理后的流量指标进行特征工程处理，提取关键特征并转换成用于机器学习模型的格式；基于深度学习算法，对特征化的流量指标进行模型训练，生成流量识别模型；将训练好的流量识别模型应用于网络流量检测，检测其中的异常流量和正常流量；获取网络中的实时流量指标，与正常流量指标和异常流量指标，基于优劣解距离法对实时流量指标进行打分，将评分排名位于前10%的实时流量指标标记为待定流量指标，并对流量传输通道进行检查；本发明通过训练模型，基于模型的识别结果进行自动化的异常流量检测，降低了流量检测的成本。