本发明提供基于自然场景统计的暗网流量分类器对抗性攻击防御方法，属于网络安全技术领域。包括：获取暗网流量原始数据组成原始数据集；使用四种攻击算法对原始数据集中的各数据进行攻击，得到四种对抗性攻击样本；使用基于自然场景统计方法对暗网流量原始数据以及四种攻击算法的其中一种生成的对抗性攻击样本进行表征，得到广义高斯分布和非对称广义高斯分布的参数集合；使用各参数集合训练检测器；对原始数据集中数据添加高斯噪声，并且使用添加高斯噪声后的数据训练自动编码器；将检测器和自动编码器组合成两层防御机制；利用两层防御机制识别未知流量数据，将分类结果为攻击流量的未知流量数据馈送至自动编码器进行重构，得到良性数据。