基于机器学习的网络入侵检测方法及相关装置

本申请实施例涉及机器学习、入侵检测领域，提供一种基于机器学习的网络入侵检测方法及相关装置，所述方法包括：提取网络流量数据集合；采用网络流量数据分类模型对网络流量数据集合进行分类处理，得到k个子网络流量数据集合；对k个子网络流量数据集合进行特征提取，得到k个特征数据集合；对k个特征数据集合中的特征数据进行异常检测，得到第一异常检测结果；若所述第一异常检测结果为无异常，则对所述网络流量数据集合中的网络流量数据进行入侵检测，得到入侵检测结果，能够采用模型和入侵检测方法进行结合的方式进行检测，提升了在检测时的准确性。