异常流量检测方法、装置及电子设备

本申请公开了一种异常流量检测方法、装置及电子设备。涉及人工智能领域，该方法包括：获取目标流量数据，其中，目标流量数据为网络边缘设备上收集和处理的网络流量数据；从目标流量数据中提取与N个特征匹配的目标特征数据；基于目标特征数据，采用异常流量检测模型，得到目标流量数据的异常检测结果，其中，异常流量检测模型是基于M组特征数据，对轻量级宽度学习系统模型进行分类学习得到，M组特征数据为从M组流量数据中提取的与N个特征匹配的特征数据。通过本申请，解决了相关技术中高计算复杂度和大存储需求限制了深度学习模型在资源受限边缘设备上的实时运行能力，导致异常流量检测延迟和响应效率低的问题。