异常流量检测模型的训练方法及装置、监测方法、设备与流程

1.一种异常流量检测模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取网络流量数据集，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各所述网络流量特征的重要性对所述网络流量数据集进行特征冗余消除并形成备选特征数据集，包括：

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，根据各所述网络流量特征的重要性对所述网络流量数据集进行特征冗余消除并形成备选特征数据集，还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述网络流量特征和所述影子特征的重要性评分筛选部分所述网络流量特征并形成所述备选特征数据集，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预设的网络模型为多层感知机模型；利用所述目标特征数据集对预设的网络模型进行训练，获得异常流量检测模型，包括：

7.一种异常流量监测方法，其特征在于，包括：

8.一种异常流量检测模型的训练装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至6任一项所述的异常流量检测模型的训练方法或权利要求7所述的异常流量监测方法。