本发明属于网络安全检测领域，提出了一种网络异常流量检测方法及装置。该方法通过改进的灰狼算法IGWO对GRU网络的隐层神经元个数和学习率进行自动学习，针对网络流量周期性、时序性的特点，采用门控循环单元与本发明提出的自适应灰狼优化算法相结合的异常检测模型来对异常流量进行分类。使用改进后的灰狼优化算法对神经网络的参数以及网络的结构进行优化，不仅能提高检测的速度还能提高检测的准确率；将原本参数a的线性衰减修改为了非线性衰减，以提高全局搜索次数的占比。全局搜索次数越多，算法的全局搜索能力越强，越不容易陷入局部最优解。