本发明公开了一种网络异常流量检测方法、系统及可存储介质，涉及计算机网络安全技术领域。获取待检测网络流量数据，将其分为训练样本和测试样本；将训练样本输入多目标深度强化学习模型中对多个Actor‑Critic网络模型进行训练；分别采用策略梯度和损失函数对Actor网络和Critic网络参数进行更新，保存更新模型；通过该模型对网络流量测试样本进行测试，输出异常流量检测结果。本发明不依赖于高性能GPU，只需在CPU上就能快速训练预测，能够显著降低计算机资源。此外，本发明所构建的多目标深度强化学习模型不仅具有更好的收敛性，还能在高维度和连续动作空间上更有效的学习，提高网络异常流量检测效率以及准确率。
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来源：北方有色网
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