一种基于计算似然比的分布外网络流量数据检测方法，属于网络流量数据检测领域。为提高网络流量数据识别的精准度和置信度的问题。本发明提取网络流量特征：原始流量为pcap包，根据五元组划分为不同的数据流，设置为提取数据包长度序列、计算包到达时间间隔序列，将以上序列保存并生成CSV文件，作为模型训练的原始训练数据；使用原始训练数据训练原始分类模型，采用深度学习算法长短期记忆网络进行原始分类模型的训练，得到原始训练数据训练出的模型，生成扰动数据，采用加入高斯白噪声的方法生成扰动数据，训练扰动模型，得到扰动数据训练出的模型，计算似然比，判断分布外数据。本发明网络流量数据识别的精准度和置信度高。