本发明公开了一种基于聚簇轮廓的网络异常检测方法，包括：根据训练数据生成聚簇，首先自适应生成DBSCAN聚类参数半径值Eps和形成高密度区域所需要的最少样本数Minpts，然后采用欧式距离公式，基于DBSCAN聚类算法将训练数据自动聚类为多个聚簇；聚簇轮廓的生成，根据DBSCAN聚类后生成的簇以及DBSCAN聚类算法中的Eps参数值建立各个簇的聚簇轮廓；对检测样本进行异常检测，基于聚簇轮廓对聚类生成的簇进行过滤，再根据过滤后的簇进行异常检测，判定检测点与核心点是否密度可达。本发明的优点是：对基于密度的DBSCAN聚类算法进行了改进，提出了聚簇轮廓概念，基于聚簇轮廓能够在检测过程首先基于轮廓对检测数据过滤，排除大量无关簇，减少检测过程扫描核心点数量，提高检测效率。