一种基于eBPF的异常流量检测方法及装置

本发明涉及一种基于eBPF的异常流量检测方法及装置，其方法包括：基于OpenFlow协议获取目标网络的流量数据；根据预设模板和字段，对所述流量数据进行预处理；对预处理后的流量数据，在第一预设时间内进行参数统计并计算目标网络的信息熵；在第二预设时间内，根据预设信息熵的大小，通过eBPF技术对目标网络的Ddos攻击进行检测和标记；在第三预设时间内，通过eBPF技术和神经网络对标记过的网络流量进行识别和检测。本发明通过结合短时的信息熵算法和与长时间机器学习模型，提高网络异常流量检测的准确性、灵活性和有效性，并能适应网络环境的变化，进而提高网络的安全性。