网络流量异常检测模型的训练方法及检测方法

摘要

本发明公开了一种网络流量异常检测模型的训练方法即检测方法，所述网络流量异常检测模型包括特征提取网络和分类网络，所述训练方法包括：根据训练样本确定隐藏层的层数和每层隐藏层中的神经元个数；根据所述隐藏层的层数和每层隐藏层中的神经元个数构建初始的特征提取网络；利用训练样本对所述初始特征提取网络进行训练，得到训练完成的特征提取网络；利用训练完成的特征提取网络提取训练样本的抽象特征数据，并利用所述抽象特征数据训练分类网络，以完成网络流量检测模型的训练。本申请的网络结构可适应网络流量数据，避免检测模型的结构过于复杂和过于简单，从而降低了泛化误差，能明显减少检测时间和提高检测准确率。