针对目前私有云网络存在的安全隐患，提出了一种基于xenVMI机制下的蜜网流量异常检测模型。首先通过数据捕获模块截获蜜网流量；然后利用BP神经网络自主性、交互性和主动性的特征，对捕获的流量特征进行训练，得到五元组特征；再计算五元组特征的信息熵，从而判定蜜网中异常行为。实验结果表明，模型可以有效地检测蜜网中的异常，并通过对异常的分析增强私有云网络的防御能力。