一种网络流量数据异常检测方法、装置、设备及存储介质

本申请实施例公开了一种网络流量数据异常检测方法、装置、设备及存储介质，该方法应用于智能设备，方法包括：获取原始网络流量数据集合；应用原始网络流量数据集合，计算特征矩阵；特征矩阵包括流量突发指数、活跃时间流量密度、流量速率与数据包大小的协方差以及协议类型流量熵中的部分或全部；应用设定动态策略对特征矩阵进行处理，确定目标模型参数；目标模型参数指示预先构建的一类支持向量机模型中允许的异常点的比例；应用目标模型参数对一类支持向量机模型进行训练；根据实时网络流量数据和训练好的一类支持向量机模型，确定实时网络流量数据是否异常。提高异常检测的精度和准确度，进而更有效的对智能家居设备的安全进行防护。