为解决现有网络流量异常检测方法需要投喂大量数据且泛化能力较差的问题,提出了基于样本增强的网络恶意流量智能检测方法。所提方法从训练集中提取关键词,且基于关键词回避策略对训练集进行样本增强,提高了方法提取文本特征的能力。实验结果表明,所提方法通过小型训练数据集即可提高网络流量异常检测模型的准确率与跨数据集检测能力,相较于其他方法,在显著降低计算复杂度的同时得到了更佳的检测能力。