近年来,随着网络技术的发展和普及,网络攻击事件不断增加.如何快速、准确地检测到网络攻击行为,已经成为了一个重要的研究课题.研究针对网络攻击构建了多视角层次聚类的网络攻击模型.首先在已知的数据集中利用邻近分类算法(K-Neares tNeighbo,KNN),k均值聚类算法(k-means clustering algorithm,K-means)和模型算法进行对比.然后在未知攻击的情况下也利用这三种算法进行对比.最后计算得出检测率、误差率召回率和F1值,验证得出模型算法具有更高的可靠性和有效性.