一种基于在线连续学习的网络流量异常检测方法

本发明属公开了一种基于在线连续学习的网络流量异常检测方法，采用在线连续学习方式搭载基于小波变换的MLP神经网络对网络流量进行异常检测，具有持续自适应的智能检测能力，高效的系统性能，优异的检测效果，强大的实用性，解决了传统方法中模型遗忘问题，平衡了实时性和准确性，降低了资源消耗，提高了系统可扩展性，设置一个基于时间序列分析理论和小波变换的网络流量的重构模型，在显著提高计算效率的同时保持了对突发异常的高度敏感性。使用Haar小波对网络流量进行离散小波变换后仅采用单层MLP网络学习网络流量模式，这种轻量级的设计大大降低了资源占用，使系统能够灵活部署于各类网络设备，有效支持大规模网络环境下的异常检测任务。