网络异常流量检测方法、装置、设备及存储介质

本申请公开了一种网络异常流量检测方法、装置、设备及存储介质，本方案通过基于机器学习的方法，得到的预设网络异常流量检测模型能够从原始流量数据中自动提取和学习最有用的特征，降低了特征提取的复杂性和对业务知识的依赖；并且，能够通过训练数据学习一般规律，适应网络流量的动态变化，对未知异常流量有一定的识别能力；同时，基于统计学方法和机器学习模型，有非常强的抗干扰能力，能够提高异常流量检测的准确性，降低误报和漏报；另外，基于统计学理论检测异常流量的方法，依赖的是实际网络流量数据，能够根据历史数据或者实时数据的统计特性来识别异常，无需对攻击模式有先验知识，具有较强的泛化能力。