如何准确的发现和处理大规模异常流量
使用网络流量分析工具进行异常流量检测(一)
使用网络流量分析工具进行异常流量检测随着互联网的普及和发展，网络攻击也日益增多。
为了保护网络安全，网络管理员需要采取一系列措施来检测和防止异常流量。
其中，使用网络流量分析工具是一种常见且有效的方法。
本文将介绍网络流量分析工具的概念、原理以及如何使用它来进行异常流量检测。
一、网络流量分析工具概述网络流量分析工具，即Network Traffic Analysis Tools，是专门用于监测和分析网络流量的软件工具。
它可以实时捕获并分析网络中的数据包，从而帮助管理员识别出异常流量并作出相应的应对措施。
常见的网络流量分析工具有Wireshark、Tcpdump、Snort等。
这些工具都提供了丰富的功能，能够检测和分析各种类型的网络流量，包括数据包的来源、目的地址、协议类型、传输速率等。
管理员可以利用这些信息来判断是否存在异常流量。
二、网络流量分析工具的原理网络流量分析工具通常基于数据包捕获和解析原理。
当数据包经过网络设备时，网络流量分析工具会捕获并记录下每一个数据包的相关信息。
然后，它会对这些数据包进行解析，提取出关键的信息，并进行分析和统计。
网络流量分析工具的工作过程可以分为以下几个步骤：1. 数据包捕获：网络流量分析工具会监听网络接口，并捕获经过该接口的数据包。
捕获的数据包被存储在缓存中，供后续处理使用。
2. 数据包解析：网络流量分析工具会对捕获的数据包进行解析，提取出其中的关键信息，如源IP地址、目的IP地址、协议类型等。
解析后的数据被存储在内存中，供后续分析使用。
3. 数据包过滤：管理员可以根据需要设置过滤规则，只分析符合规则的数据包。
这样可以减少不必要的工作量，提高分析效率。
4. 流量统计：网络流量分析工具会对捕获的数据包进行分析和统计，生成相应的报表和图表。
管理员可以从中获取流量的变化趋势和异常情况。
5. 异常流量检测：根据统计结果，网络流量分析工具可以识别出异常流量。
例如，流量突增、不正常的协议使用、来源IP地址不明等都可以被识别为异常流量。
发现流量出现异常后,我是如何处理的
发现流量出现异常后，我是如何处理的前两天接到一个做开发的朋友电话，说他们客户一台服务器开机后，所有一个网段的机器上网都变慢了，他远程操作这台服务器也一卡一卡的。
我第一反应就是机器被人攻击过了，因为我之前也遇到过类似的现象。
大概都是tomcat管理密码设置的比较弱，被人上传了一些war包，导致服务器拼命往外发包，或者是被人恶意上传了一些php文件，也是往外发送大量的数据包。
总而言之，往外发送大量数据包基本都是被人攻击过啦！下面看看我是怎么处理的。
1、首先我给他一个脚本，确认一下是网卡异常流量引起。
注意网卡改成你的外网网卡名称。
然后运行这个脚本执行之后我们会看到偶尔流出的流量惊人。
2、问题确定了，我们就好办了，上图我截图很少，而且我还发现了很有规律的事情，大概每二十多秒就会发出3-4个左右相当大的数据包。
既然有规律那就肯定是后台有程序在运行。
我查看了一下服务器是不是运行了tomcat？结果webapps目录下没有一些异常的jar包。
我再查了一下是不是apache什么的，结果服务器上就只发现运行了oracle，根据自己的排查故障经验，我和朋友说了把oracle关闭。
缩小故障查找范围，好确认不是oracle 引起的。
3、在用ps -ef看了一下基本看不出，因为进程太多了，而且很多系统的进程我也不认识，没有看到什么异常进程。
只有一个tomcat进程，kill之后一会又起来了，很奇怪。
肯定是什么守护程序一直启动。
4、上面说了一开机启动就会出现这个现象，那么还肯定是启动服务或者启动脚本里面写了什么代码，结果rc.local文件也正常。
那么看/etc/init.d目录下的启动脚本，有没有新增的或者可疑的？果然发现了一个functions和DbSecuritySpt文件，我将这两个文件移走，然后故障依旧。
看了一下DbSecuritySpt文件里面内容：初步一看这是一个很正常的脚本文件啊！一般病毒文件都是打不开的。
网络流量分析中的异常行为检测技巧
网络流量分析中的异常行为检测技巧网络流量分析是指对网络数据流的监控和分析，以识别和检测其中的异常行为。
随着网络的普及和应用的广泛，网络安全问题越来越受到重视。
网络异常行为可能是指网络攻击、入侵甚至是网络故障等，这些异常行为可能会导致数据泄露、系统崩溃或网络运行中断等问题。
为了保护网络安全和提升信息系统的可用性，网络流量分析中的异常行为检测技巧成为了一项非常重要的任务。
在网络流量分析中，异常行为检测技巧主要包括以下几个方面：1. 流量量识别技巧：流量量是指通过网络传输的数据的大小。
异常流量量通常表现为比正常情况下的流量量大得多或者异常小。
为了检测异常流量量，可以采用统计分析、流量模型或者机器学习等方法。
例如，使用时间序列分析方法，通过对历史流量数据的分析，可以预测正常流量量的上下界，从而检测出超过阈值的异常流量量。
2. 协议行为识别技巧：协议行为是指网络中各种协议所表现出的不同行为特征。
异常的协议行为可能是由恶意攻击或者网络故障引起的。
为了检测异常的协议行为，可以通过对网络流量数据进行分析，判断其中是否存在异常的协议行为特征。
例如，HTTP协议通常在特定端口上运行，如果在其他端口上出现HTTP协议的流量，可能就是异常的协议行为。
3. 流量模式识别技巧：流量模式是指网络上不同设备的通信模式。
正常的流量模式是预先设定的，而异常的流量模式通常表现为在时间、空间或者协议上的不规律性。
为了检测异常的流量模式，可以使用机器学习等方法对标注好的正常流量模式进行建模，并将实时流量与模型进行比对。
如果发现流量模式与模型不符，就可以判断为异常的流量模式。
4. 网络流量统计技巧：网络流量统计是指对网络中传输的数据流进行统计和分析。
统计方法往往基于流量量、流量时间、流量源、流量目的和流量协议等多个维度。
通过网络流量统计，可以识别和检测异常流量，例如大规模的外发或者外入流量、频繁重复请求等。
通过对这些异常流量的统计，可以找出隐藏在流量中的异常行为。
安全流量分析技术监测网络流量,识别恶意行为和异常流量
安全流量分析技术监测网络流量，识别恶意行为和异常流量安全流量分析技术是指通过监测网络流量，识别恶意行为和异常流量的一种技术。
随着网络攻击的日益复杂和频繁发生，传统的安全防护手段已经不能完全保护网络的安全。
因此，安全流量分析技术成为了网络安全防护的重要组成部分。
本文将介绍安全流量分析技术的原理和常用的识别方法。
首先，安全流量分析技术通过监测网络流量来收集网络通信的数据。
这种技术可以在网络中的不同位置部署监测设备，例如入侵检测系统、防火墙和网络流量分析仪等。
这些设备会监测网络流量，捕获数据包，并将其存储在分析平台中供进一步分析使用。
其次，安全流量分析技术通过分析网络流量来识别恶意行为。
恶意行为通常通过特殊的网络数据包进行传递，例如攻击代码、恶意软件和网络病毒等。
通过分析网络流量，安全人员可以检测到这些恶意行为的存在，并及时采取相应的防护措施。
例如，通过比对已知的攻击特征，可以判断是否遭受了特定类型的攻击。
此外，还可以通过对网络流量的行为分析，发现异常行为，如大规模的数据包传输和频繁的端口扫描等。
在安全流量分析技术中，常用的识别方法包括基于签名的检测和基于行为的检测。
基于签名的检测是通过事先提取已知的攻击特征，然后与网络流量进行比对来识别恶意行为。
这种方法的优点是准确性高，但只能检测到已知的攻击类型。
基于行为的检测则是通过分析网络流量的行为模式来判断是否有异常行为的存在。
这种方法的优点是能够检测到新型的攻击，但准确性相对较低。
在实际应用中，安全流量分析技术可以应用于多种场景。
例如，在企业网络中部署安全流量分析设备可以及时发现并防止内部或外部的攻击行为。
在云计算环境中，安全流量分析技术可以帮助云服务提供商监测和防止攻击者利用云平台进行攻击。
此外，安全流量分析技术还可以应用于网络监控和故障排除等领域，以保证网络的正常运行。
综上所述，安全流量分析技术通过监测网络流量，识别恶意行为和异常流量，帮助应对日益复杂的网络安全威胁。
如何进行计算机网络流量的异常检测和处理
如何进行计算机网络流量的异常检测和处理计算机网络流量的异常检测和处理是网络安全领域的一个重要问题。
随着网络的快速发展和普及，网络攻击的威胁也日益严重。
对于网络管理员来说，实时监控和及时处理网络流量异常是确保网络安全的关键任务之一。
本文将探讨如何进行计算机网络流量的异常检测和处理，并提供一些实用的解决方案。
1. 异常检测的基本原理计算机网络中的流量异常可以分为两类：外部攻击和内部故障。
外部攻击包括DDoS攻击、端口扫描等，而内部故障指的是网络设备故障或配置错误等问题。
异常检测的目标是在第一时间发现这些异常，并采取相应的措施进行处理。
2. 流量异常检测的常用方法目前，流量异常检测主要分为基于统计学和基于机器学习的方法。
基于统计学的方法通过对网络流量的历史数据进行建模和分析，利用统计学原理判断当前流量是否异常。
基于机器学习的方法则是通过对流量数据进行训练，构建模型来判断当前流量的正常性。
这两种方法各有优势，可以根据实际情况选择合适的方法进行实施。
3. 流量异常处理的策略一旦发现网络流量异常，及时采取合适的处理策略是至关重要的。
根据异常的性质和严重程度，可以采取以下几种处理策略：a. 阻断异常流量：对于外部攻击的异常流量，可以通过阻断相应的IP地址或端口来限制攻击者的访问。
b. 调整网络配置：对于内部故障引起的流量异常，可以通过调整网络设备的配置来解决问题，例如增加带宽、替换故障设备等。
c. 启动备份系统：在某些情况下，流量异常可能导致网络服务中断，此时可以启动备份系统来保证服务的可用性。
d. 安全审计与调查：对于一些严重的网络攻击事件，可以进行安全审计和调查，掌握攻击手段和攻击者的信息，为日后的防御工作提供依据。
4. 实用工具和技术除了上述的基本原理和策略外，还有一些实用的工具和技术可以帮助进行流量异常的检测和处理。
a. IDS/IPS系统：入侵检测和防御系统能够实时监测网络流量，对异常流量进行识别和阻断。
网络环境下的异常流量检测与分析
网络环境下的异常流量检测与分析随着互联网的快速发展和普及，网络攻击的数量和复杂性也在不断增加。
为了保护网络安全和预防网络攻击，异常流量检测与分析成为了当今互联网安全领域的重要课题。
本文将介绍网络环境下的异常流量检测与分析的概念、方法和应用，并探讨一些常见的异常流量检测技术。
首先，什么是网络环境下的异常流量？网络流量是指在网络中传输的数据包的数量，正常流量是指在网络中传输的数据包符合一定的模式和规律。
而异常流量则是指与正常流量模式和规律不符的数据包。
异常流量的产生可能是由于网络攻击、网络故障、网络拥堵等原因导致。
异常流量的检测与分析可以帮助我们及时发现和应对网络攻击，提高网络安全性和稳定性。
异常流量检测与分析主要包括以下几个步骤：流量采集、流量预处理、异常流量检测和异常流量分析。
首先，流量采集是指通过监控网络中的数据包传输情况来收集网络流量数据。
流量预处理是指对采集到的流量数据进行清洗和处理，排除噪声和异常数据，以便于后续的分析工作。
异常流量检测是指通过比较采集到的流量数据和正常流量模式进行差异性分析，以便于判断是否存在异常流量。
异常流量分析是指对检测到的异常流量进行深入分析，确定异常流量的类型、原因和影响，并探索相应的防御和应对措施。
针对网络环境下的异常流量检测与分析，目前有许多有效的技术和方法可供选择。
其中，基于统计的方法是最常用和最经典的异常流量检测技术之一。
该方法通过对流量数据的统计分析，建立正常流量模型，并通过与实际流量数据进行比较来判断是否存在异常。
另外，基于机器学习的方法也得到了广泛应用。
这种方法通过对大量的流量数据进行训练和学习，建立流量模型，并通过与实际流量数据进行比较进行异常检测。
基于机器学习的方法具有较好的自适应性和准确性，可以有效应对复杂和多变的网络环境。
在实际应用中，异常流量检测与分析具有广泛的应用场景和重要的价值。
首先，异常流量检测与分析可以帮助网络管理员及时发现和应对网络攻击。
流量异常检测算法
流量异常检测算法随着互联网的快速发展，网络流量的异常情况也越来越多。
流量异常指的是网络中传输的数据量与正常情况下的数据量有较大差异，可能是由于网络攻击、硬件故障、网络拥塞等原因引起的。
为了保证网络的正常运行，需要对流量进行实时监测和异常检测。
流量异常检测算法是一种用于识别网络流量中的异常情况的方法。
它通过对流量数据进行分析和建模，可以及时发现异常情况并采取相应的措施进行处理。
下面将介绍几种常见的流量异常检测算法。
1. 基于统计的方法基于统计的方法是最常见的流量异常检测算法之一。
它通过分析流量数据中的统计特征，如平均值、方差、分位数等，来判断流量是否异常。
当流量的统计特征与正常情况下的统计特征有较大差异时，就可以判断流量存在异常。
2. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法是近年来流量异常检测领域的研究热点。
它通过构建模型并使用机器学习算法对流量数据进行分类或回归，从而判断流量是否异常。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
这些算法可以根据流量数据的特征进行训练，并预测未来的流量情况，从而判断是否存在异常。
3. 基于时间序列的方法基于时间序列的方法是一种常用的流量异常检测算法。
它通过对流量数据进行时间序列分析，如自回归模型、移动平均模型等，来预测未来的流量情况，并判断是否存在异常。
这种方法可以较好地捕捉到流量数据中的周期性和趋势性，从而提高异常检测的准确性。
4. 基于图论的方法基于图论的方法是一种新兴的流量异常检测算法。
它通过将流量数据表示为图的形式，并利用图的结构和属性进行异常检测。
常用的图论算法包括最短路径算法、聚类算法、图神经网络等。
这些算法可以发现流量数据中的异常模式和异常节点，并给出相应的异常报警。
流量异常检测算法在保障网络安全和正常运行方面起着重要的作用。
不同的算法有各自的优缺点，可以根据具体的需求和情况选择合适的算法。
未来，随着技术的不断发展，流量异常检测算法将会更加准确和高效，为网络的安全和稳定提供更好的保障。
如何进行网络流量监控和分析
进行网络流量监控和分析的方法有很多，以下是一些常见的方法：
1. 使用网络监控工具：这类工具可以帮助你实时监控网络流量，包括网络带宽使用情况、数据包流量分布、异常流量等。
一些常见的网络监控工具包括网络分析软件、网络流量监控工具、网络流量监测仪等。
2. 设置流量阈值：通过设置合理的网络流量阈值，可以及时发现和处理流量异常的情况。
比如你可以设置当网络流量超过一定百分比时进行警告，或者设定数据包的发送和接收频率上限。
3. 安装入侵检测系统：入侵检测系统可以帮助你监控网络流量，识别异常行为和潜在的网络攻击。
这类系统使用统计学的原理，通过分析网络流量中的数据包类型、频率、长度等特征，来判断是否存在异常行为。
4. 使用网络管理软件：网络管理软件可以帮助你监控网络设备的状态，包括流量、连接数、设备利用率等。
这些软件通常提供丰富的图表和报表，帮助你更好地理解网络状况。
5. 定期分析日志：定期分析网络设备的日志文件可以帮助你了解网络流量的历史趋势，识别异常行为和潜在问题。
日志文件通常包含了大量的网络活动信息，包括数据包类型、源地址、目的地址、传输时间等。
6. 加强网络安全措施：确保你的网络具有足够的安全性和可靠性，可以通过实施一些安全措施来保护你的网络不受攻击和干扰。
这可能包括防火墙、入侵防御系统、加密技术等。
在进行网络流量监控和分析时，需要注意保护个人隐私和商业机密，遵守相关法律法规。
同时，你也需要了解你的网络环境、设备和流量数据的大小，以确保你的监控和分析方法符合实际需求。
网络流量异常检测方法
网络流量异常检测方法随着互联网的普及和网络技术的发展，网络流量异常检测成为了网络安全领域中一项非常重要的任务。
网络流量异常检测的目的是通过分析和监控网络流量数据，及时发现网络中的异常活动和攻击行为，从而保护网络的安全性和完整性。
本文将介绍几种常见的网络流量异常检测方法。
（一）基于统计分析的方法基于统计分析的方法是最常见和简单的网络流量异常检测方法之一、这种方法主要是通过对网络流量数据进行统计分析，并将分析结果与预设的阈值进行对比，以确定是否存在异常行为。
常见的统计分析方法包括以下几种：1.基于阈值的方法：该方法通过设定合适的阈值来判定是否存在异常流量。
比如，可以统计网络中的数据包数量、数据包大小、连接数量等指标，超过一定阈值的数据被视为异常流量。
2.基于频率统计的方法：该方法通过对网络流量数据进行频率分析，发现频率分布异常的流量数据。
比如，可以统计一些时间段内数据包的到达率或发送速率，发现异常的频率分布情况。
3.基于变化幅度的方法：该方法通过分析网络流量数据的变化幅度来判定是否存在异常流量。
比如，可以计算网络流量数据的差异或变异系数，发现网络流量的异常变化。
（二）基于机器学习的方法基于机器学习的方法是一种更为智能和复杂的网络流量异常检测方法。
这种方法通过利用机器学习算法对网络流量数据进行训练和建模，从而识别并预测异常流量。
常见的机器学习方法包括以下几种：1. 基于聚类的方法：该方法通过将网络流量数据聚类为不同的类别，然后比较新的流量数据与已知的类别，来判断是否为异常流量。
比如，可以使用k-means算法将网络流量数据聚类为正常和异常两类。
2.基于决策树的方法：该方法通过构建决策树模型，对网络流量数据进行分类和预测。
比如，可以使用ID3算法或C4.5算法构建决策树，从而实现网络流量异常检测。
3.基于支持向量机的方法：该方法通过构建支持向量机模型，将网络流量数据映射到高维空间，并通过构建超平面来划分正常和异常流量。
网络安全和网络流量分析如何识别和应对异常流量
网络安全和网络流量分析如何识别和应对异常流量网络安全是当今数字化时代面临的重大挑战之一。
随着互联网的普及和发展，各类网络攻击事件层出不穷，给个人、企业甚至国家带来严重的损失。
为了保障网络的安全性，网络管理员和安全专家们应该加强对异常流量的识别和应对。
本文将重点探讨网络安全和网络流量分析的相关知识，并介绍如何识别和应对异常流量。
一、网络安全的重要性网络安全是指保护网络系统、网络数据和网络服务免受未经授权的访问、破坏、更改、泄露和破坏等威胁的一种综合性技术和管理手段。
随着互联网的广泛使用，网络安全问题日益突出。
网络攻击手段包括病毒、木马、入侵等，给个人隐私、公司财产以及国家安全带来威胁。
因此，保障网络安全成为重要的任务。
二、网络流量分析的基本原理网络流量分析是指通过对网络中传输的数据包进行解析和分析，从而识别恶意流量、异常流量等。
网络流量分析可以帮助管理员实时监控网络状况、发现异常行为，并采取相应的措施来保障网络的安全。
其基本原理包括以下几点：1. 数据包截获：网络流量分析需要对网络中的数据包进行捕获，获取数据包的相关信息。
2. 数据包解析：对捕获到的数据包进行解析，提取出数据包中的各种关键信息，如源IP地址、目的IP地址、协议类型、端口号等。
3. 流量分类：通过对数据包中的关键信息进行比对和分析，将数据包进行分类，区分出正常流量和异常流量。
4. 异常流量识别：通过特定的算法和规则，对异常流量进行识别和筛选，发现网络中的潜在威胁。
三、异常流量的类型及其识别方法异常流量可以分为多种类型，如分布式拒绝服务攻击（DDoS）、入侵行为、恶意代码传播等。
下面将针对几种常见的异常流量类型介绍其识别方法：1. DDoS攻击的识别：DDoS攻击是网络安全领域中的常见威胁之一，其目的是通过利用大量的请求使目标服务器或网络服务瘫痪。
识别DDoS攻击的方法包括监测网络流量的协议、目的IP地址和流量的突发性增长等。
2. 入侵行为的识别：入侵行为是指未经授权的用户或非法攻击者获取对目标系统的访问权限，并对系统进行非法操作。
计算机网络中异常流量检测与处理研究
计算机网络中异常流量检测与处理研究摘要：计算机网络中的异常流量对网络性能和安全都构成了威胁。
因此，异常流量检测与处理成为了计算机网络领域的一个重要研究方向。
本文将探讨异常流量的定义、检测方法和处理策略，并介绍了一些相关的研究成果。
1. 异常流量的定义异常流量指的是在网络中出现的与正常流量不同的数据流。
这些流量可能是由恶意软件、攻击或网络故障等因素引起的。
异常流量的存在会导致网络的拥塞、服务质量下降以及安全性问题。
2. 异常流量检测方法2.1 统计分析方法统计分析方法是一种常见的异常流量检测方法。
它通过对网络流量的特征进行统计分析，包括数据包大小、流量速率和协议类型等。
然后根据统计的结果，利用概率模型或者阈值来判断流量是否异常。
2.2 机器学习方法机器学习方法在异常流量检测中也有广泛的应用。
它通过收集大量的网络流量数据，并使用机器学习算法来构建模型。
该模型能够自动学习并对未知的流量进行分类，从而判断是否为异常流量。
3. 异常流量处理策略3.1 阻断与隔离当检测到异常流量时，阻断与隔离是一种常用的处理策略。
它通过中断异常流量与网络的连接，以防止进一步的攻击或传播。
3.2 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是另一种常见的异常流量处理策略。
它通过对异常流量数据进行分析，找出异常流量的特征并提取相关信息。
然后可以利用这些信息来改进网络的安全性和性能。
4. 相关研究成果4.1 基于流的异常检测方法基于流的异常检测方法通过对网络流量进行实时监测与分析，可以快速发现网络中的异常流量。
该方法在实际网络环境中得到了广泛的应用，并取得了较好的效果。
4.2 基于深度学习的异常检测方法近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的异常检测方法也得到了快速的发展。
它通过构建深度神经网络模型来对异常流量进行分类和检测。
该方法在一些复杂的网络环境下取得了较好的效果。
结论：异常流量检测与处理是计算机网络研究中的一个重要方向。
本文介绍了异常流量的定义、检测方法和处理策略，并介绍了一些相关的研究成果。
网络安全防护的异常流量检测与处理
网络安全防护的异常流量检测与处理在当今互联网时代，网络攻击和数据泄漏事件屡见不鲜，网络安全问题日益突出。
异常流量是指网络传输过程中与正常通信流量不符的数据流，往往是恶意攻击者用来传递病毒、木马或者进行拒绝服务攻击的手段。
因此，正确检测和处理异常流量至关重要，保障网络的安全稳定运行。
1. 异常流量的类型与特点异常流量可能具有多种形式，包括但不限于以下几种：1.1 分布式拒绝服务攻击（DDoS）DDoS攻击是指攻击者利用被大量感染的计算机或服务器同时向目标服务器发送大量的请求，使其资源耗尽无法正常工作。
这种攻击方式常常伴随着异常高峰流量，会导致网络宽带耗尽，服务器瘫痪。
1.2 SYN洪水攻击SYN洪水攻击是指攻击者发送大量的TCP连接请求，但不完整地建立连接，从而占用服务器资源。
这种攻击方式会导致服务器处理大量无效的连接请求，降低系统的正常性能。
1.3 剥夺服务攻击（DoS）DoS攻击是指攻击者通过向目标服务器发送异常或超量的请求，占用其网络带宽、处理能力或存储空间，使其无法正常处理合法请求。
这种攻击方式常常采用特定的网络协议或发包技术，造成目标服务器过载或崩溃。
1.4 网络蠕虫网络蠕虫是一种能够自我复制和传播的恶意程序，通过利用网络中的漏洞快速传播、入侵和破坏目标主机。
在感染其他设备时，网络蠕虫会产生大量的异常流量，对网络和系统造成压力。
1.5 僵尸网络（Botnet）僵尸网络是指攻击者利用恶意软件将大量计算机感染并控制，形成一个庞大的网络，通过操纵这些受感染的计算机来发起攻击。
僵尸网络会产生大量异常的通信流量，用于发送垃圾邮件、执行分布式拒绝服务攻击等。
2. 异常流量检测技术为了检测和处理异常流量，网络安全专家和工程师们开发了各种各样的技术和工具。
以下是几种常见的异常流量检测技术：2.1 统计分析统计分析是一种基于数学和概率模型的异常流量检测方法。
通过对网络流量的特征进行统计分析，如流量大小、数据包数量、协议分布等，可以建立正常流量模型，并根据流量的偏离程度判断是否存在异常流量。
计算机网络中的异常流量检测与处理策略研究
计算机网络中的异常流量检测与处理策略研究随着互联网的发展，越来越多的数据通过计算机网络传输。
然而，在计算机网络中，异常流量的出现可能导致网络的瘫痪，影响数据的传输和处理。
因此，对于异常流量的检测和处理策略需要进行深入的研究。
异常流量的检测首先需要对网络流量进行监测和统计。
常见的流量监测方法包括端口统计、UDP/TCP包统计、流量大小分布等。
通过对这些统计数据进行分析，可以发现异常流量的特征，并进一步进行异常流量检测。
对于异常流量的处理策略，目前主要有两种：防火墙策略和跨网关流量监测策略。
防火墙策略主要是通过检查每个网络包的源地址、目标地址、源端口、目标端口等信息，来判断是否是异常流量。
当流量被判定为异常流量时，防火墙会将其过滤掉，并记录日志，方便后续的分析和处理。
跨网关流量监测策略主要是通过在网关上设置流量监测器来对流入或流出网络的所有数据进行监测和识别。
这种策略可以在不干扰正常网络流量的情况下，对异常流量进行实时监测，并根据一定的规则进行处理。
除了以上两种主要的异常流量处理策略，还有一些其他的策略，如基于机器学习的异常流量检测、基于协议模型的异常流量检测等。
这些策略在实际应用中都有着较好的效果，并能够有效地降低网络异常流量的风险。
在实际应用中，建议采取多种异常流量检测策略相结合的方式，以提高对异常流量的检测和处理能力。
此外，应及时更新安全策略和补丁，以防止已知漏洞被利用，从而导致网络异常流量的出现。
总之，在计算机网络中对于异常流量的检测和处理至关重要。
只有通过科学、合理的策略和方法，才能够有效地预防网络问题的出现，确保网络的安全和稳定。
网络攻防中的异常流量检测与分析
网络攻防中的异常流量检测与分析在网络攻防中，异常流量检测与分析是至关重要的一步。
网络流量包含了所有在网络中传输的数据，攻击者可以通过发送异常流量，来实施他们的攻击行动。
因此，对网络中的流量进行检测和分析不仅能够及早发现和打击网络攻击行为，也有助于提高网络安全性。
异常流量的特征异常流量需要具备特定的特征，才能够被发现和识别。
常见的异常流量的特征包括一下几个方面:1. 流量特征异常流量通常会在一段时间内产生数量非常大的数据包，而且这些数据包有着相同的源、目的地址，也可能会有相同的端口号和协议类型。
2. 传输特征异常流量的传输速度通常非常快，而且频率非常高，这样会导致网络拥塞，影响网络的正常运行。
3. 数据结构攻击者可能会发送带有异常结构的数据包，包括错误的TCP选项、异常的数据长度、被重复发送的数据包等。
4. 通信行为攻击者可能会采用异常的通信行为，比如非正常的连接建立操作或非正常的返回确认操作。
5. 来源特征异常流量往往会来自非常规的来源，比如网络中未知的IP地址、非法的主机名、对HTTP请求的异常响应等。
如何进行异常流量检测和分析1. 收集数据网络中的数据包非常庞大，一般只有收集大量的数据，才能够有效的检测和分析异常流量。
2. 建立模型为了进行异常流量检测，需要建立一个基准模型来比较网络流量的数据。
该模型应该基于网络的特性和正常的业务环境，来进行流量评估。
3. 分析流量需要将网络中的流量与建立的模型进行比较。
如果网络中的流量与模型不符合，则可以判断存在异常流量。
4. 整合多种工具网络攻击通常是多轮多种手段的攻击，因此，一个单一的检测工具很难对所有弱点进行有效的检测。
为了提高检测率，可以整合多种攻击检测工具，从不同的角度检测异常流量，以便更全面地检测出攻击行为。
总结网络攻击越来越复杂和隐蔽，异常流量检测和分析越来越重要。
我们需要从多个方面进行流量检测和分析，建立模型来进行比对，整合多种工具来进行检测。
网络信息安全与网络流量分析识别和处理异常流量
网络信息安全与网络流量分析识别和处理异常流量网络信息安全是互联网时代面临的重要问题之一，而网络流量分析、识别和处理异常流量则是进行网络安全防护的关键环节。
在当今社会中，网络已经渗透到人们生活的方方面面，无论是个人的社交娱乐，还是企业的运营管理，都离不开网络的支持和保障。
然而，网络的普及和应用也带来了诸多安全威胁，例如黑客攻击、病毒入侵等。
网络信息安全是指针对网络系统及其资源的机密性、完整性和可用性，采取一系列的技术和措施来保护网络免受攻击和威胁。
网络流量分析则是对网络中传输的数据包进行监控和分析，以识别可能存在的异常流量，从而做出相应的处理措施。
网络流量分析主要包括数据包采集、数据包分析和异常流量识别三个阶段。
在数据包采集阶段，网络管理员会利用网络流量分析工具，如Wireshark，捕获网络中的数据包，并保存为文件进行后续分析。
在数据包分析阶段，网络管理员会对捕获到的数据包进行解析和检查，以了解网络中的通信流量状况。
而异常流量的识别，则通过对网络流量的统计和比较分析，找出与正常流量模式不符的数据包和行为。
异常流量的处理是网络安全防护的核心之一。
一旦发现异常流量，网络管理员需要及时采取措施来阻止攻击并保护网络安全。
处理异常流量的方法有很多，例如封锁源IP地址、限制某些网络服务的访问、调整网络策略等。
此外，还可以利用一些网络安全设备，如入侵检测系统（IDS）、入侵防御系统（IPS）等来对异常流量进行检测和阻断。
然而，网络信息安全和网络流量分析并非一劳永逸的工作。
随着网络攻击技术的不断演进和变化，网络管理员需要及时了解和掌握最新的安全威胁，以不断优化网络安全策略和应对措施。
同时，对网络流量的分析和识别能力也需要不断提升，以应对不断变化的网络环境和流量特征。
在互联网时代的背景下，网络信息安全和网络流量分析已经成为了当务之急。
保护网络安全不仅关乎个人隐私和财产安全，也关系到国家利益和社会稳定。
在这个过程中，网络管理员和相关从业人员的作用不可低估，他们需要具备扎实的技术功底和丰富的实践经验，以应对各种网络安全威胁和异常流量情况。
网络安全中的异常流量检测与分析
网络安全中的异常流量检测与分析随着互联网的飞速发展，网络安全问题日益凸显。
网络攻击常常会导致重大的经济损失、数据泄露以及公共安全问题。
恶意攻击的手段和技术越来越高级和复杂，传统的防火墙、入侵检测等安全系统已经难以应对这些攻击。
因此，网络安全领域需要更加高效、智能的解决方案，异常流量检测与分析成为了网络安全的一个重要领域。
一、异常流量的概念和类型异常流量指网络中不符合正常流量特征的流量。
正常流量是具有一定规律性和重复性的网络数据传输，如基于HTTP协议的web访问、电子邮件传输等。
而异常流量则与正常流量相反，具有不规律、突发、高密度等特征，如DDoS攻击、僵尸网络、网络蠕虫等网络安全攻击常见的异常流量。
1. DoS/DDoS攻击DOS（Denial of Service）攻击和DDoS（Distributed Denial of Service）攻击是常见的网络攻击手段之一，旨在通过向目标主机发送大量的服务请求，引起主机的资源瓶颈，让其无法继续提供正常服务。
攻击者通过利用蠕虫、僵尸网络等方式使攻击源变得分散，加大攻击的威力和隐蔽性。
2. 网络蠕虫网络蠕虫是一种具有自我复制能力的恶意程序。
蠕虫扫描网络中的其他主机，通过利用程序漏洞传播自身。
随着蠕虫感染的主机数量增加，网络带宽消耗加大，造成网络拥塞，最终瘫痪整个网络。
3. 僵尸网络僵尸网络是一种通过感染大量的主机，将这些主机作为远程控制的终端，进行大规模的DDoS攻击等恶意活动。
通过远程控制多个僵尸主机，攻击者可以使用其合成的攻击能力来瞄准目标并执行各种攻击操作，如网络流量攻击、网络封锁、木马植入等。
二、异常流量检测的实现方法异常流量的检测可以通过以下方法实现：1. 基于流量统计方法基于流量统计方法是一种被广泛使用的异常流量检测方法，通过对网络流量进行统计和分析，识别不同类型的流量，当发生异常流量时，报警或进行相应的处理。
这种方法同样可以使用机器学习技术对大量的流量数据进行训练和分类，提高异常流量的准确性和细化程度。
如何判定这是异常流量
如何判定这是异常流量
内网出现异常流量的常见现象为：内网上网慢；控制台登陆慢。
1.登陆设备控制台界面
2.点开“运行状态”，“选择显示模块”，勾选“接口吞吐量折线图”、“用户流量排名”、“接口信息”
查看内外网网口，确认内外网口后，去看“接口吞吐率折线图”，选择对应网口，看接口流量择线图，是否超过正常流量或平行成一条直线了。
通过这能看出接口流量是否超过正常。
3.点“流量状态” “用户流量排名”，查看单用户流量排名，是否有IP上行、下行流量非常大。
找到异常流量IP。
同时可以分析该IP的流量构成。
此时就可以调整相应策略来对异常流量IP进行控制。
注意：要注意流量审计策略对所有用户配置；全局排除要进行禁用。
网络安全管理中的异常流量检测与防御(十)
网络安全管理中的异常流量检测与防御随着互联网技术的发展和普及，网络安全问题愈发突出。
在大数据时代，网络攻击手段不断升级，给网络安全带来了更多挑战。
异常流量检测与防御成为了网络安全管理中的重要一环。
本文将探讨异常流量检测与防御的意义、方法以及当前所面临的挑战。
一、异常流量检测的意义异常流量指的是网络中超出正常范围的数据交互。
它可能是网络攻击者故意发起的攻击行为，也可能是由于系统故障、网络拥堵等原因产生的。
异常流量的出现，不仅会对网络的正常运行造成影响，还会导致隐私泄露、经济损失等严重后果。
通过异常流量检测，网络管理员可以及时发现异常流量并做出相应的应对措施，减少安全风险。
因此，异常流量检测在网络安全管理中具有重要的意义。
二、异常流量检测的方法1. 基于行为分析的异常流量检测基于行为分析的异常流量检测主要是通过对网络数据流量的监控与分析，识别出异常行为。
这种方法主要关注网络数据和用户行为的统计特性。
例如，通过统计特定端口的流量是否超过一定阈值，或者分析用户登录行为是否存在异常。
2. 基于机器学习的异常流量检测基于机器学习的异常流量检测通过构建模型，学习正常网络流量的特征，从而可以判断出异常流量。
这种方法能够自动学习并适应网络流量的变化，具有较高的灵活性和准确性。
三、异常流量防御的策略1. 段级别的流量监测与过滤通过在网络中的各个段附加流量监测与过滤设备，可以实时监测流量，并进行针对性的过滤与阻断。
这种策略可以大大提高异常流量检测的效率与准确性。
2. 网络入侵检测与防御系统（IDS/IPS）IDS/IPS系统是一种主动的网络安全防御设备，可以主动检测并阻断攻击行为。
它通过对网络流量、协议等进行深度分析，能够及时发现并应对异常流量。
四、异常流量检测与防御面临的挑战1. 加密流量的处理随着加密通信的普及，攻击者也开始使用加密方式进行攻击。
传统的流量检测方法无法对加密流量进行透明监测，给异常流量检测带来了较大挑战。
异常流量检测概述
异常流量检测概述异常流量检测是指通过分析和监测网络流量，识别并捕获与正常网络行为不符的异常流量或攻击行为。
在现代网络环境下，网络攻击和恶意活动越来越多，因此异常流量检测变得非常重要，因为它可以帮助及早发现并阻止这些攻击，保护网络的安全性和可用性。
异常流量检测的目标是准确地识别那些可能是恶意的、不合法的或异常的网络流量。
这种流量可能包括网络攻击、恶意软件、数据泄露、异常用户行为等。
通过分析和监测流量模式和行为，异常流量检测系统可以检测并标记这些异常流量，并根据需要采取进一步的操作，如阻止流量、警报管理员等。
异常流量检测通常有两种方法：基于特征的方法和基于行为的方法。
基于特征的方法使用已知的网络攻击特征来检测异常流量，例如利用已知的攻击签名或特征进行匹配。
这种方法的优点是准确性高，但对于新型攻击或变种攻击可能不够有效。
基于行为的方法则通过分析流量的行为模式来检测异常，而不关注具体的攻击特征。
这种方法的优点是适应能力强，可以检测未知的攻击或变种攻击，但可能会产生较多的误报。
异常流量检测系统通常由以下几个关键组件组成：数据采集器、数据处理引擎、异常检测算法和报警系统。
数据采集器负责收集网络流量数据，可以是网络设备、代理服务器、入侵检测系统等。
数据处理引擎对收集到的数据进行处理和分析，提取有用的特征或行为模式。
异常检测算法根据特征或行为模式与已知的正常网络行为进行比较，识别异常流量。
报警系统在检测到异常流量时发出警报，通知管理员采取必要的措施。
在实际应用中，异常流量检测可以用于多种场景，如入侵检测、反恶意软件、网络安全监控等。
入侵检测是异常流量检测的一个重要应用领域，通过检测和阻止网络入侵行为，保护网络的安全性。
反恶意软件则可以通过监测恶意软件的行为模式，及时发现并清除感染的计算机。
网络安全监控可以帮助企业监测网络行为，防范内外部的网络攻击。
尽管异常流量检测在保护网络安全方面起到了重要作用，但也存在一些挑战和限制。
超高流量应急预案
一、背景随着互联网的快速发展，各类网络应用和服务日益丰富，用户数量不断攀升，导致网络流量急剧增加。
为确保网络稳定运行，提高用户服务质量，特制定本超高流量应急预案。
二、组织架构1. 成立超高流量应急指挥部，负责指挥、协调和监督超高流量应急工作。
2. 指挥部下设以下工作组：（1）技术保障组：负责网络设备的维护、优化和故障处理；（2）安全监控组：负责网络安全的监控、预警和应急响应；（3）客户服务组：负责用户咨询、投诉处理和舆情引导；（4）后勤保障组：负责物资供应、交通保障和现场协调。
三、应急预案1. 流量预警（1）当监测到网络流量达到预警阈值时，立即启动应急预案。
（2）各工作组按照职责分工，立即进入应急状态。
2. 技术保障（1）优化网络配置，提高带宽利用率。
（2）对关键设备进行负载均衡，确保设备稳定运行。
（3）对网络设备进行巡检，发现故障及时排除。
3. 安全监控（1）加强网络安全监控，及时发现异常流量和攻击行为。
（2）采取针对性的安全措施，防范网络安全风险。
（3）对攻击源进行追踪，采取必要措施予以阻断。
4. 客户服务（1）通过客服渠道，及时解答用户疑问，引导用户合理使用网络资源。
（2）对投诉较多的用户，优先处理，确保用户满意度。
（3）加强舆情监测，对负面信息进行引导和澄清。
5. 后勤保障（1）确保应急物资充足，如备用设备、通讯工具等。
（2）做好交通保障，确保应急人员及时到达现场。
（3）协调相关部门，共同应对超高流量事件。
四、应急响应流程1. 发现流量异常，立即报告应急指挥部。
2. 应急指挥部启动应急预案，通知各工作组进入应急状态。
3. 技术保障组对网络设备进行优化和故障处理。
4. 安全监控组加强网络安全监控，防范安全风险。
5. 客户服务组及时解答用户疑问，处理投诉。
6. 后勤保障组做好物资供应、交通保障和现场协调。
7. 应急指挥部对应急工作进行总结和评估，提出改进措施。
五、总结本超高流量应急预案旨在提高网络稳定性，确保用户服务质量。
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如何准确的发现和处理大规模异常流量摘要互联网的快速发展催生了云计算大数据平台出现，云计算，云存储，分布式计算框架等平台已经逐步形成一套完备的系统。
随着网络应用的服务量在人们的生活中逐步增加。
网络安全事件也呈现爆发性的增长。
而网络中的入侵行为不仅对人们的日常生活产生了巨大的影响，甚至对国家的安全带来了危害。
如何准确的发现和处理大规模的异常流量是一个非常有意义的课题。
本文以spark,flume,hdfs 为基本框架，设计了一种大规模异常流量大数据分析平台，分别对数据采集，存储，计算等方面进行阐述，该模块均使用了spark 和hadoop 生态圈相关技术。
在算法设计方面分别使用了朴素贝叶斯和cart决策树算法分别对kdd99和darknet 数据集进行分类。
提取了攻击数据中的主要特征值观察实验结果。
本文设计了基于云平台的网络安全分析平台，在spark 平台上实现了基于贝叶斯分类器和cart 决策树的DDoS 的检测方法。
对上述网络安全检测方法进行实验测试，验证其有效性。
关键词：大数据平台，DDoS 攻击,Sparkmllib,NaiveBayes 和Cart 决策树目录摘要第一章绪论1.1研究意义1.2国内外发展现状1.2.1信息安全事件检测研究现状1.2.2传统的信息安全检测方法1.2.3大数据挖掘技术在网络安全领域的发展应用1.3本文主要工作1.4论文的组织结构第二章相关技术与理论2.1引言2.2 DDoS攻击检测相关研究现状2.2.1 DDoS攻击概述2.2.2常见的DDoS攻击种类2.3大数据分析相关技术2.3.1 Hadoop生态圈2.3.2 SPARK集群2.4 Sparkmllib库与基于spark的数据挖掘算法2.4.1分类算法2.5大数据技术在安全领域的应用和优势2.5.1安全大数据分析2.5.2基于网络流量的大数据分析2.5.3本章小结第三章云检测平台的架构设计3.1引言3.2云平台安全分析架构设计3.2.1数据采集层3.2.2数据存储层3.2.3数据计算层3.2.4本章小结第四章基于spark的检测算法实现与实验4.1引言4.2传统的开源安全管理工具4.2.1 B ro和corsaro4.3朴素贝叶斯算法描述4.3.1贝叶斯算法原理4.3.2朴素贝叶斯4.4决策树算法描述4.4.1决策树算法原理4.5基于Cart决策树和贝叶斯算法的DDoS检测方法4.5.1基本原理描述4.5.2数据的特征选择4.5.3 Darknet data数据处理流程4.6实验验证4.6.1分析的数据集特性4.6.2衡量实验精度的性能指标4.6.3实验环境的搭建4.6.4基于spark的naivebayes和cart决策树机器学习算法实现4.7实验过程及分析4.7.1实验一基于darknet数据集机器学习算法测试比较4.7.2实验二使用机器学习算法对kdd99数据集分类4.8本章小结4.9总结和展望未来工作第五章总结展望5.1本文主要研究工作5.2展望参考文献第一章绪论随着互联网技术的快速发展，互联网技术已经对人们的生活产生了巨大的影响。
移动wifi也随着无线网的普及在很多公共场合进行了接入点的布置，方便了人们的使用。
但是人们在享受互联网科技带来的便利的同时，信息安全的问题也渐渐变成了一项很严重的问题。
当人们在使用网络等服务时将许多个人信息，银行账户和用户密码等这些大量私人数据存储或被传送到网络之中云存储中，这使得人们或多或少对网络产生了强烈的依赖性。
将一些重要的数据和相关文件存储在网络中也产生了许多安全隐患。
同时，黑客也因为所能使用的信息增多而更容易对网络进行攻击。
如今面向云计算大数据平台的服务越来愈多，在网络安全检测中也存在几个急迫需要解决的问题，一是被检测的系统之间存在的数据量极其庞大，对于数量如此庞大的数据量传统的信息安全检测工具和平台已经到了很难应付的地步。
二是怎样使用好我们的云计算和大数据平台，为我们检测安全与异常攻击事件提供良好的计算基础。
三是存储和保留大量的数据会花费大量资金。
黑客攻击行为从以前的高难度攻击行为，如今已经转变为门槛很低的技术，互联网中的攻击已经越来越泛滥，假如黑客掌握了网络中的云服务节点，将会产生很严重的后果。
所以就目前而言当云计算或者互联网技术给人们的日常生活带来很大便利的同时，互联网当中的黑客攻击和入侵行为，毫无疑问也为互联网技术的蓬勃发展蒙上了一层阴影。
1.1 研究意义。
随着网络基础设施和网络带宽的大幅度升级，为大量数据的传送提供了技术基础，大规模数据处理也随着云计算和大数据技术平台的出现成为了可能。
由于网络数据源也为安全事件的分析提供了可能性。
大数据分析指的是分析和挖掘大数据的过程，它能够以前所未有的规模和特异性产生运营和商业知识。
大数据技术在存储，处理和分析等方面都有很大进步包括：（a）近年来存储设备的费用迅速下降和cpu 性能提高。
（b）新的分布式计算框架的迅速发展，如spark,hadoop等通过灵活的并行处理计算和存储数据。
随着网络安全事件的数目越来越多，人们逐渐开始认识到了网络攻击或者黑客入侵对人们的日常生活造成了严重的威胁。
因此，安全监测的意义也变得越来越重要。
1.2 国内外发展现状。
1.2.1 信息安全事件检测研究现状。
目前，大量的研究着手于利用网络中流量数据和日志数据对安全事件进行检测，通过对流量数据做统计分析、关联分析等方法找出网络中的异常流量。
2007 年金爽应用NetFlow 数据源对网络中的安全事件进行检测[1],系统强调时效性，用于实时的安全检测。
2009 年李润恒、贾焰等人提出了频繁密度的概念，通过计算网络异常事件发生的时间间隔、发生频度，对安全事件进行检测[2].2011 年臧天宁提出了僵尸网络相似度的度量方法[3],通过分析僵尸网络内部通讯的数据流数量、流中数据包数量、主机通讯量和数据包负载等特征，定义特征相似度统计函数，并计算相应函数值，从而发现网络中的僵尸主机。
2012 年卢强等采用深度包检测方法[4],对检测数据包应用载荷与已知特征进行模式匹配，并将系统做成模块插件的形式，方便对于新发生的异常进行分析。
同年，张淑英[5]等采用关联分析的方法，结合模糊综合评价来遍历模糊矩阵，并分析不同属性对于安全检测结果的影响。
2013 年姚东等人以研究网络中多源日志为主的态势信息[6],提出了通过网络数据流，针对面向主机的服务请求流和应答流建立TreeNet 树检测异常并获得态势信息的方法。
1.2.2 传统的信息安全检测方法。
传统的入侵检测方法分为两种：基于误用检测（misused-based）方法和基于异常检测[7].基于误用检测方法需要攻击样本，通过描述每一种攻击的特殊模式来检测。
该方法的查准率很高，并且可提供详细的攻击类型和说明，是目前入侵检测商业产品中使用的主要方法。
然而经过长时间的研究和应用，该方法也暴露出一定的弱点，由于基于特征的入侵检测系统是依靠人为的预先设定报警规则来实现，所以在面对不断变化的网络攻击时有其本身固有的缺陷，比如，利用这种方法时需要维护一个昂贵的攻击模式库、只能检测已知的攻击等。
另一方面，攻击者可以通过修改自己的攻击特征模式来隐藏自己的行为，而且有些攻击方法根本没有特定的攻击模式[8].基于异常检测方法主要针对解决误用检测方法所面临的问题。
这两类方法都存在如下问题：（a）可扩展性较差由于现有的异常检测系统大多采用一种或几种单一的网络特征向量作为学习和判断的依据，对网络流量的异常描述较为单薄；（b）在入侵检测系统协同运行中网络特征向量选取得较少就可能会影响检测系统的可扩展性，基于会话的保存状态信息的异常检测方法由于现有网络流量的不断变大将逐步受到限制。
因而在DARPA1998 年总结出的判断每一个正常与异常TCP/IP 连接的41 个特征向量的实时使用就变得越来越难以实现目前的研究主要是利用网络中异常流量数据和日志的数据对安全事件进行检测，通过对流量数据使用统计，关联分析这些方法分离出网络中的异常流量[9].异常检测是基于将网络流量特征向量分层划分的思想实现的。
将流量特征分为两个层次：基本特征集合和组合特征集合。
其中基本特征集合是实时从网络流量中提取的一些网络流量的基本特征数据，比如流量的大小、包长的信息、协议的信息、端口流量的信息、TCP 标志位的信息等。
这些基本特征比较详细地描述了网络流量的运行状态组合特征集合是可以根据实际需要实时改变设置的[10].针对某种特定的攻击行为，将涉及该攻击行为的基本特征的子集作为描述该种攻击行为的特征。
比如对于SYN FLOOD 攻击，组合特征就可以选取sessions、平均包长、SYN 包的个数等信息。
利用以往基本特征集合的数据对该种攻击行为的特征进行学习和训练，就可以实时得到该攻击行为组合特征的正常和异常模型[8].用此模型就可以实时地对网络上该种攻击行为进行检测。
1.2.3 大数据挖掘技术在网络安全领域的发展应用。
国内外的研究主要借助大数据平台的强大计算能力，配合云计算编程对安全事件进行分析。
网络安全分析主要是集中于安全日志和流量的分析，还会辅助一些资产，漏洞，用户行为，业务行为等信息做关联分析。
基于流量的分析应用范围包括僵尸木马蠕虫病毒的监测，还有异常流量的监测等等。
大数据分析技术的引入的目的是在安全分析基础之上通过采集，存储和计算等框架将分散的日志和数据整合起来进行处理分析。
同时通过关联分析对大量安全信息数据进行关联，组合分析[11].为了高速采集海量数据本文使用flume 框架，通过分布式采集来实现百兆流量的镜像方式。
用来实现流量数据的数据采集。
在存储方面，由于安全数据的数量和种类的繁多，所以对于不用类型和用途的数据我们采用不同的存储方式。
主要包括为：（1）可以采用hbase,gbase 列式存储来检索和查询原始日志，这种快速索引的特点，可以快速响应安全数据的查询。
（2）用hadoop 等分布式计算框架可以分散在各个节点的流量数据进行定制化mapreduce规则对安全数据进行分析。
（3）对于实时的分析数据，我们采用spark,storm 等框架，对实时事件进行关联分析，最后将分析结果存储到hdfs 中去[12].在安全数据检索方面我们采用mapreduce 的计算框架，对分布在不同计算节点请求数据查询。
对于安全数据实时分析方面，我们可以使用storm 或者spark 等流式计算框架，通hdfs分布式存储结合数据抽取，数据挖掘技术进行离线分析。
2011 年，杨锋提出云计算大数据平台作为基础的深度包探测技术[13],研究如何在云计算大数据平台引入深度包检测技术，提出了在云计算与深度包检测系统结合的系统框架。
2013年乔鸿欣等使用SVM、KNN、朴素贝叶斯等算法，应用在Hadoop 平台上用来检测DDoS 攻击[14].2013 年陈吉荣等人提出使用Hadoop 生态圈中的大数据分析方法解决方案[15],在大数据平台上架设传统的信息安全监测部件，增强了异常检测的计算能力，为深层次的数据包分析提供了技术基础。