流量分类模型的训练方法、装置及非易失性存储介质

本申请公开了一种流量分类模型的训练方法、装置及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取测试流量数据，其中，测试流量数据中包括攻击流量数据和非攻击流量数据；通过测试流量数据对流量分类模型进行训练，并依据训练结果确定流量分类模型的控制权重，其中，流量分类模型包括基学习器模型集合，以及二层元学习器模型，基学习器模型集合中包括多个不同类型的基学习器模型，二层元学习器模型为与多个基学习器模型连接的分类器模型，并且多个基学习器模型的输出为二层元学习器模型的输入。本申请解决了由于现有的DDoS流量分类方法不足以应对层出不穷的新型DDoS攻击造成的DDoS流量检测准确性低的技术问题。