神经网络赋能的机房异常流量实时监测方法及系统

本申请涉及一种神经网络赋能的机房异常流量实时监测方法及系统，其包括采集机房网络流量并进行清洗去噪，并进行标准化处理，得到结构化流量特征向量；构建生成对抗网络，以所述结构化流量特征向量中少数类异常样本为训练数据，通过生成器生成与真实异常流量分布一致的合成样本，同时对多数类正常流量样本执行随机欠采样，将所述合成样本与欠采样后的正常样本融合，构建类别均衡的训练数据集；构建融合混合神经网络模型，特征融合后输入分类器，训练得到异常流量检测模型；对实时采集的流量数据进行在线特征提取与标准化，并输入至所述异常流量检测模型，结合动态阈值判断异常流量类型，并触分级响应机制。