本发明公开了一种基于分组条件熵的网络流量多模块聚类异常检测方法，将原始网络流量数据进行预处理后分割成为各个特征组，将特征组进行初步聚类后求出聚类结果置信度并求条件熵，之后再将每组条件熵进行进一步聚类来求出该网络包是否具有异常流量的特征。本发明的网络流量数据处理方法，将其最大限度抽象，设计了分组多模块聚类算法来进行网络流量异常检测，将原本分散且影响因子小的特征组合在一起，将其转换成汇聚且对分类结果影响更大的组别。能更加有效地提高数据的抽象程度，使其中各类异常流量都能在聚类结果中表现出更紧密的汇聚效果。