摘要
本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的网络异常流量检测系统，包括流量采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、异常检测模型模块及结果输出模块；流量采集模块采集网络流量数据并通过信号连接传输至数据预处理模块，数据预处理模块对接收的流量数据进行清洗与标准化后传输至特征提取模块，特征提取模块从预处理数据中提取多维特征向量并输入异常检测模型模块，异常检测模型模块基于特征向量计算异常评分，结果输出模块接收并可视化展示异常评分结果。本发明通过采集处理流量数据、提取多维特征，多模型动态融合检测，输出报告并更新模型，实现了网络异常精准检测及长期有效适配。
