网络流量分析与异常检测系统是网络安全领域的重要工具，用于监控网络流量并识别潜在的恶意活动或异常行为 这类系统通常结合机器学习、数据挖掘和统计分析技术，以实现高准确性和实时性。在互联网迅速发展的今天，网络安全问题日益突出，网络流量分析与异常检测系统的重要性不言而喻。以下是对这一系统的详细解析:
1.技术分类
基于数理统计的检测方法 通过对被监控对象的当前活动简档和历史活动简档进行比较，记录日常行为和审计数据的分布信息
于数据挖掘的检测方法 通过分析和建模大量数据，挖掘出隐藏的模式和规则
基于机器学习的检测方法 利用传统机器学习算法和深度学习算法来学习网络流量特征并进行异常检测
2.异常检测技术
误用检测 根据预先定义的签名和过滤器确定已知入侵
异常检测 通过识别与正常网络行为的偏差来标记潜在威胁
状态协议分析 使用专有设计的功能来确定特定协议和应用程序的差异
3.应用场景
拒绝服务攻击检测 识别大量垃圾数据流量占用服务器资源的行为
远程用户攻击检测 识别非法访问本地机器的远程攻击
提权攻击检测 防止无特权用户获取root 权限
探测攻击检测 识别收集目标主机属性和信息的攻击
数据集 KDDCup-99 数据集**:包含从网络流量收集的连接记录，每个记录有 41 个特征
NSL-KDD 数据集**:KDDCup-99 的改进版，去除了一些冗余记录
UNSW-NB15 数据集**:最新的数据集,包含更多现代攻击策略
CICIDS2017 数据集**:包含多种攻击情景的网络流量数据
5.性能评估
准确率 衡量系统正确识别正常和异常流量的能力
误报率 错误标记为异常的正常流量的比
例
漏报率 未能检测到的异常流量的比例
实时性 系统处理和响应网络流量的速度
可扩展性 系统适应不断增长的网络流量和新型攻击的能力
总之，网络流量分析与异常检测系统在保障网络安全方面发挥着重要作用。这些系统通过结合多种技术和方法，能够有效识别和应对各种网络威胁。对于企业和组织来说，选择合适的异常检测系统并持续更新和维护，是确保网络安全的关键步骤。未来随着技术的不断进步，这些系统将在准确性、实时性和可扩展性上取得更大突破。