網路異常檢測（Network Anomaly Detection）是監測網路流量、性能或安全方面的不尋常事件或趨勢的過程。它旨在預防、檢測和回響網路安全威脅，如惡意軟體、入侵嘗試等。網路異常檢測系統通常實時跟蹤關鍵網路指標，如流量、頻寬使用和協定使用，當檢測到不尋常事件或趨勢時，會生成警報以顯示威脅的存在。
網路異常檢測的方法主要包括基於分解、基於社團或聚類、基於時序窗和基於特徵的方法。這些方法利用統計學手段和圖論數據結構來識別網路中的異常行為。例如，基於分解的方法通過張量分解分析網路流量數據，基於社團或聚類的方法通過計算貝葉斯學習的p值來判斷邊的異常，而基於特徵的方法則關注圖拓撲數據，如最大公共子圖或圖編輯距離，來量化圖的相似程度並檢測異常。
此外，網路異常檢測還包括使用Netstat這樣的工具來監控TCP/IP網路的連線狀態和網路接口設備的狀態信息，以及從交換機中採集實時流量進行秒撥攻擊檢測等具體技術。這些方法和技術共同構成了網路異常檢測的全面策略，有助於提高網路安全和網路的穩定性。