在金融机构数字化转型不断深化的背景下,大数据平台已成为支撑核心业务运行和精细化管理的重要基础设施,其接口流量异常逐渐演变为影响数据传输与业务连续性的关键风险因素。传统基于阈值或单一模型的检测方法难以适应海量接口在流量规模、波动模式及业务特征方面的高度异质性,易导致误报率和漏报率居高不下。针对上述问题,本文结合邮储银行大数据平台建设与运维实践,提出了一种海量接口日流量异常检测方法。该方法以接口流量模式聚类为基础,构建差异化异常检测算法适配机制,并引入融合历史统计特征与业务规则的多级校验策略,在保证检测精度的同时兼顾计算效率与业务适配性,研究结果为金融数据传输保障提供有力支撑和可借鉴的技术路径。