基于特征筛选的网络异常流量检测方法

本发明为基于特征筛选的网络异常流量检测方法，属于信息安全领域。该方法步骤为：S1：采集数据采集及预处理；S2：利用统计方法计算静态特征；S3：利用TCN网络提取动态特征，并拼接为待检测特征；S4：建立因果模型，将待检测特征作为输入；S5：建立主成分强化学习模型，将待检测特征作为输入；S6：将因果模型和主成分强化学习模型的输出进行拼接后输入到一个分类器中，得到网络异常流量的检测结果；S7：建立损失函数，结合结果标签，对网络参数进行训练；S8：利用训练好的网络对实时网络流量进行网络异常流量的检测。本发明方法既能够保证网络异常流量检测的精准，又能够筛除干扰特征，降低计算复杂度。