数据挖掘_网络流量分类研究
网络流量知识：网络流量分析的数据挖掘
网络流量知识：网络流量分析的数据挖掘近年来，随着互联网的普及和便利，网络流量愈加庞大。
网络流量指的是通过网络传输的数据量，也就是我们平时使用网络进行通信、观看视频、下载文件等等操作所产生的数据量。
随着网络流量的增大，对网络流量的分析也越来越需要，网络流量分析的数据挖掘就应运而生。
网络流量分析的数据挖掘是指通过对网络中数据包的捕获和分析，来对网络流量进行统计、分析和预测的一种方法。
通过对网络流量的分析，我们可以了解到网络中的活动情况，包括哪些用户正在使用网络、哪些应用程序正在运行、哪些网站被访问等等，这对于网络安全和网络管理至关重要。
网络流量分析的数据挖掘可以通过以下方式进行：1.捕获数据包：通过网络捕获器（如Wireshark）来捕获网络中的数据包，这些数据包包含了网络中所有信息的传输，通过对数据包的捕获，我们可以了解到网络中的活动情况。
2.数据清洗：在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗，将无用的数据过滤掉，只留下有用的信息。
3.数据统计：对清洗后的数据进行统计分析，可以了解到网络中的活动情况，比如哪些协议被使用、哪些应用程序被使用、哪些IP地址最频繁被访问等等。
4.数据可视化：将统计分析的结果通过图表、地图等形式进行可视化，更容易让人理解分析结果。
通过对网络流量的分析，我们可以得到很多有用的信息，例如：1.网络上的瓶颈：对网络流量进行分析，可以发现网络存在的瓶颈，进而对网络进行优化。
2.网络异常行为检测：通过对网络中的异常流量进行分析，可以及时发现系统故障、拒绝服务攻击、网络钓鱼等安全问题，从而加强网络安全。
3.对网络进行优化：通过网络流量分析，可以了解到用户的使用习惯、热点应用、访问频率等，可以根据这些信息对网络进行优化，提高用户体验。
总之，网络流量分析的数据挖掘可以对网络安全和网络管理起到重要的作用。
但是，在进行网络流量分析的时候，也需要注重数据隐私和安全，保护用户的隐私，防止数据泄露。
基于数据挖掘技术的网络流量分析预测系统研究
Ｅ ３ 王 学松 ． ｕｅ ｅ｝ ｔｈ搜 索 引 擎 开 发 ［ ］ 北 京 ： 民 邮 电 出 版 ２ Ｌ ｃｎ － Ｎｕｃ － Ｍ ． 人
社 ， ０ ９ ２ ０ ．
Ｅ ］ 胡 涛 ， 红 英 ． 于 Ｎｕｃ ３ 路 基 ｔｈ的 搜 索 引 擎 的 研 究 Ｅ ３ 计 算 机 时 代 ． Ｊ．
关 键 词 ： 据挖掘技术 ； 络流量 ； 量分析 ； 数 网 流 网络 监 控
中图 分 类 号 ： ３ ３ ＴＰ ９
文 献标 识码 ： Ａ
文 章 编 号 ： ６ ２ ７ ０ （ Ｏ ２ ０ ５０ ０ —３ ｌ ７ － ８ ０ ２ １ ） ０ — １ ００ 以有 效 地 解 决 现 有 的许 多 流 量 采 集 系 统 中 的问 题 。
道 ， 使 用 户 能 随心 地 变 更 自己 的 需 求 或 者 更 加 准 确 地 限 并
［３ 周鹏 ， ５ 吴华 瑞 ， 春 江 ， ． 于 Ｎｕｃ 赵 等 基 ｔｈ农 业搜 索 引 擎 的研 究 与 设 计
［］ 计 算机 ＿程 与设 计 ，０ ９ ３ ． Ｊ． Ｔ － ２ ０ （）
网络数据分析的7大方法
网络数据分析的7大方法随着互联网的普及和数据技术的发展，网络数据分析正逐渐成为各个领域的热点话题。
在大数据时代，网络数据分析提供了各种各样的方法，帮助我们更好地理解和处理数字信息，优化我们的业务过程，增强我们的竞争优势。
本文将介绍7种常用的网络数据分析方法，以帮助您更好地利用互联网上的海量数据来满足各种商业和技术需求。
1. 网络流量分析网络流量分析是指通过分析网络数据流来研究网络的使用情况和数据传输情况。
这项技术可以用来评估网络带宽，优化网络拓扑结构，识别非法网络行为和保护网络安全等。
网络流量分析通常涉及三个关键方面：数据采集、数据存储和数据分析。
一些流量分析工具，如Wireshark和Tcpdump等，可以帮助我们捕获和分析网络流量数据，并提供可视化的结果和统计报告。
在网络性能优化和网络安全防护方面，网络流量分析是一项重要的技术手段。
2. 社交媒体分析社交媒体分析是指对社交媒体上产生的数据进行收集、分析和解释的过程。
社交媒体包括各种在线社交平台，如Facebook、Twitter、Linkedin等。
作为一种广泛应用的社交媒体分析工具，社交媒体分析可以帮助企业更好地了解其客户和竞争者，评估品牌声誉和市场趋势，为商业决策提供支持。
因此，社交媒体分析已成为许多企业和组织的必备技术之一。
开源工具OpenRefine、数据挖掘工具R和商用工具Hootsuite等都可以用于社交媒体分析。
3. 网络舆情监测网络舆情监测是指专门收集、整理和分析社会舆情信息，以便及时了解和预测舆情热点、危机事件和公众态度等。
尤其是在当今信息爆炸的社会中，网络舆情监测已成为企业和组织必不可少的必备技术。
通过网络舆情监测，企业和组织可以及时了解自己的形象和声誉，及时预警和应对危机事件，以及了解竞争对手的市场动态。
常见的网络舆情监测工具包括舆情分析和舆情监测。
4. 数据挖掘和分析数据挖掘和分析是通过发现和提取隐含的模式和知识，从大规模数据集中发现新的见解和技术。
网络流量分析及其应用研究
网络流量分析及其应用研究近年来，随着互联网的普及，大量数字化信息在网络中互相传输。
网络流量，即在通信网络中传输的包和数据量，已经不再是只涉及技术的问题，而成为了整个网络生态的一部分。
如何更好地利用和管理网络流量成为了网络管理者、安全专家所需要解决的问题。
在这种情况下，网络流量分析技术应运而生。
一、网络流量分析的意义网络流量分析不仅仅指对网络上的流量大小和质量的监控和分析，更主要的是对网络信息流和事件流的分析识别，从搜集到的数据中提取出有用的信息，为网络安全、管理等带来更深层次的保障。
1.流量监控流量监控是网络流量分析的基础。
它可以记录每一个网络连接的基本信息，例如来源和目的IP地址，TCP/UDP端口号以及数据包数量等。
监控数据的详细性取决于网络管理员所选择的方案。
例如，如果使用深度数据包检测，数据包中的每个数据部分都会被积极记录。
2.网络安全网络安全一直是网络分析的一个重要领域。
通过分析网络流量帮助特定的用户发现诸如黑客攻击、网络病毒、DoS/DDoS攻击和磁盘碎片等事件。
通过深入分析网络流量可以更好地预测发生事件的时间和地点，以及维护网络安全所需的适当响应。
3.网络套餐规划网络流量分析可以指导以此为背景下的套餐规划。
通过网络流量分析，运营商可以根据客户提供的需求信息，提供更合适的套餐，从而提高客户的满意度和网络成瘾率。
4.网络质量优化网络流量分析还可以根据网络端的质量来确定网络瓶颈位置，提出网络优化的关键建议和技术计划。
通过一个全面的分析，网络管理员可以追踪网络瓶颈，并采取措施减少用户感知的网络瓶颈和网络延迟。
二、网络流量分析的技术网络流量分析技术繁多，这里介绍三种最常用的技术。
1.流量捕获技术这是网络流量分析中最基本也是最重要的步骤之一，通过这个步骤采集网络设备上的数据包，记录通信的数据内容。
产生数据包的机器和协议不同，导致相关的捕获机会不同，主要有两种方式来捕获流量。
第一种方式是通过Spanning-Port，它将所有和特定端口的流量镜像到指定的端口上。
基于机器学习的网络流量分类研究发展报告
为类型 i 的样本数， 记为 FP i ． 基于以上概念， 下面给出评价分类模型准确性的 3 个常 用指标： 类准确率（ recall ） 、 类可信度（ precision ） 以及整体准 确率（ overall recall） 的描述， 计算方法如公式（ 1 ） ～ （ 3 ） 所示： recall（ i） = TP i TP i + FN i TP i TP i + FP i
用负载加密与新型应用的不断涌现， 无法获取数据包负载明 文以及未知应用语法与特征则导致此方法的有效性逐步下 降． 另外， 此方法需要丰富的存储资源与计算能力， 难适应高 带宽网络流量实时在线分类的应用 ． 为了克服上述两种方法的不足， 近年来许多研究者开始 利用机器学习方法解决流量分类问题 ． 机器学习方法不依赖 匹配协议端口或解析协议内容识别网络应用， 而是利用流量 在传输过程中表现出来的 " 网络流 " （ flow ） 的各种统计特征 区别网络应用， 方法本身不受动态端口 、 载荷加密甚至网络地 址转换的影响． 本文将对近年来基于机器学习的网络流量分 类方法进行分类综述， 比较指出常见方法的优势与不足并讨 论未来利用机器学习进行网络流量分类研究的挑战与方向 ．
输入， 分类器经过预测计算并给出分类结果 ． 另外， 利用实时 采集的网络流量， 可实时更新分类器以达到更好的分类性能 ．
2
2． 1
基于机器学习的网络流量分类
基于流统计特征的机器学习流量分类 2． 2
图 2 机器学习流量分类器在线分类应用 Fig． 2 Data flow w ithin an operational supervised M L traffic classifier 特征选择算法 选取能代表网络应用本质区别的流特征， 对于流量应用 分类非常重要． 在数据挖掘与机器学习应用中， 特征选择通常 用于对数据进行预处理， 包括降维、 去冗余、 过滤无关特征、 提 高学习精度等等． 特征选择算法可分为过滤 （ filter ） 与封装 （ w rapper） 两种方法． 其中， Filter 特征选择算法的评价函数与 分类器无关， 尽管具有通用性强、 算法复杂度低的特点， 但对 某一个具体的分类器选择的特征子集也许并不是最优的 ． 这 一类特 征 选 择 算 法 较 多， 如基于相关性的子集搜索方法 ［9 ］ FCBF［10］ 等． CFS［8］ 、 基于一致性的子集搜索方法 CON 、 Wrapper［11］ 方法与其相反， 采用分类器的错误概率作为 评价函数， 因此对特定的分类器可以找到最优的特征子集， 但 算法复杂度很高， 此类方法的代表算法有基于遗传算 法 的 w rapper 方法［12］ 等． 另外， 目前无监督的特征选择算法还比较 少， 在样本类别未知的情况下， 需要选用无监督的特征选择算 ［13 ］ 法， 如 Dash 等特出的一种基于熵的 Filter 模型 ． 2． 3 机器学习分类方法性能评估策略 针对某一机器学习分类模型， 模型评估是指评价分类模 型在未知样本集上处理分类问题的能力， 其关键指标是对未 知样本的预测准确率． 若网络流量中包含 n 条网络流样本， 分
网络流量知识：网络流量分析——如何进行行为分析
网络流量知识：网络流量分析——如何进行行为分析随着互联网普及和基础设施的发展，网络流量数据分析越来越受到重视。
网络流量分析是一种数据挖掘方法，通过对网络数据包进行处理和分析，提取其中的信息以揭示网络中通信的各种行为和规律。
这些行为和规律可以用于许多领域，如网络安全、营销、运营、业务优化等。
在进行网络流量分析之前，首先需要了解一些基础知识。
网络流量是指在计算机网络中传输的数据量，它由数据包组成。
每个数据包包含一些标识数据的信息和一些控制数据的信息。
数据包经过网络设备和线路传输，可以被捕获和存储下来。
网络流量分析就是对这些数据包进行分析的过程。
网络流量分析可以分为两个主要方面：网络流量的收集和网络流量数据的分析。
网络流量的收集包括对网络中的数据包进行捕获和存储。
通常情况下，为了保护隐私和网络安全，网络数据包会被加密或者被封装在其他协议里面，因此需要使用专业的设备和软件进行捕获和解密。
网络流量分析的数据来源包括网络设备、数据包捕获软件、安全设备、服务器等。
这些数据源通常生成大量的日志和事件，需要进行解析和整合，使其便于分析。
网络流量数据分析是指对网络中的数据包进行分析，以了解网络中的各种行为和规律。
例如，可以通过数据包的源、目的地址和端口信息，了解网络中的流量来源和目的地；通过数据包的协议类型、数据量，了解网络中的应用类型和数据传输情况；通过数据包的时间戳，了解网络中的活动时间和持续时间。
根据这些信息，可以进行各种行为分析，如威胁检测、营销分析、业务优化等。
网络流量分析的应用非常广泛。
在网络安全领域，网络流量分析可以用于威胁情报、攻击检测、异常检测等；在运营和营销领域，网络流量分析可以用于用户画像、产品推荐、广告精准投放等；在业务优化领域，网络流量分析可以用于性能优化、质量保障等。
在金融、医疗、教育等行业中，网络流量分析也被广泛应用。
网络流量分析的技术发展也非常快速。
现在，随着云计算和大数据技术的发展，网络流量分析变得越来越容易。
网络流量分类与分析技术研究综述
网络流量分类与分析技术研究综述网络流量是指通过网络传输的数据包的数量和速率。
在互联网时代，网络流量成为了信息传输的重要指标，通过对网络流量的分类和分析可以了解网络的使用情况、发现网络故障、提高网络性能等。
本文将对网络流量分类与分析技术进行综述，并介绍其应用领域和未来发展方向。
一、网络流量分类技术网络流量的分类是通过对流量数据包进行特征提取和识别，将流量划分为不同的类型。
常见的网络流量分类技术包括端口号识别、深度包检测、统计分析等。
1. 端口号识别端口号是TCP/IP协议中用于区分不同应用程序或服务的标识符。
通过识别数据包的源端口号和目的端口号，可以判断该流量所属的应用程序或服务。
例如，源端口号为80表示该流量属于Web浏览器的HTTP请求，而源端口号为443表示该流量属于使用HTTPS协议加密的Web服务。
2. 深度包检测深度包检测是指对数据包的负载进行深入分析，提取出更多的特征信息以进行分类。
深度包检测可以依靠不同的特征进行分类，比如协议头部信息、数据包长度、数据内容等。
通过深度包检测，可以识别出隐藏在加密协议中的流量类型，提高分类的准确性。
3. 统计分析统计分析是指通过对网络流量数据进行统计和分析，从中抽取出特征规律进行分类。
常见的统计方法包括数据包长度分布、时间序列分析、频谱分析等。
通过对流量数据的频率、持续时间、数据量等进行统计，并结合机器学习算法，可以建立分类模型，实现更精确的流量分类。
二、网络流量分析技术网络流量分析是指对网络流量数据进行解析、处理和分析，从中提取出有价值的信息和模式，为网络管理、安全监测、性能优化等提供支持。
常见的网络流量分析技术包括流量分析工具、数据挖掘、机器学习等。
1. 流量分析工具流量分析工具是一类专门用于捕获、存储和分析网络流量的软件工具。
其中最广泛使用的工具是Wireshark，它可以对网络流量进行抓包和分析，提供了丰富的功能和可视化界面，能够展现数据包的各个层级信息，并支持定制化的分析。
利用人工智能技术进行网络流量分析与分类研究
利用人工智能技术进行网络流量分析与分类研究随着互联网的快速发展和大规模应用，网络流量（Network Traffic）的分析和分类成为了保障网络安全、优化网络性能和发现网络异常的重要手段。
传统的网络流量分析方法局限于静态规则和人工经验，无法应对日益复杂和智能化的网络攻击。
而利用人工智能技术进行网络流量分析和分类研究，可以提高网络安全性和性能，并且为网络系统的运行提供更加智能的决策支持。
一、人工智能在网络流量分析中的应用人工智能技术在网络流量分析中发挥了重要的作用。
具体来说，机器学习、深度学习和数据挖掘等领域的算法和方法被广泛应用于网络流量数据的分析和分类。
它们能够自动地学习和识别网络流量中的模式、特征以及异常行为，从而帮助系统管理员发现并应对潜在的网络攻击和威胁。
1. 机器学习在网络流量分析中的应用机器学习是一种利用数据来训练算法模型并自动学习的方法。
在网络流量分析中，机器学习方法可以根据已有的网络流量数据训练模型，然后用于对未知流量进行分类。
常用的机器学习算法有朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。
2. 深度学习在网络流量分析中的应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以通过多层神经网络模型来进行数据分析和特征提取。
在网络流量分析中，深度学习方法可以自动地提取网络流量中的特征，并根据这些特征进行分类和判断。
常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
3. 数据挖掘在网络流量分析中的应用数据挖掘是一种从海量数据中发现模式和规律的方法。
在网络流量分析中，数据挖掘可以帮助发现网络流量中的关联规则、异常行为以及攻击模式。
通过分析和挖掘网络流量数据，可以提高对网络攻击的检测能力和响应能力。
二、利用人工智能的优势进行网络流量分析与分类相对于传统的网络流量分析方法，利用人工智能技术进行网络流量分析和分类具有以下几方面的优势：1. 自动化和智能化：人工智能技术可以自动地对海量的网络流量数据进行分析和分类。
网络流量分类算法比较研究
进行 Ｑｏ Ｓ调度 ； 为用 户提供 长期 有价 值 的分类 预测 ； 被 对 禁 的应 用或攻击进行检中建立一套分类规则 。聚类则是将具有 相似特征 的无 标识 的实例相 聚成簇 ， 它是没有先验知识的分类 。 每个实例 即单 向流 ， 由其特征 值 向量描述 。分类过程 的输入 是实例的特征 值 向量 ， 出则 是通过 对给 定的 实例 输
能 达 到 分 类 准 确 度 要 求 的 特征 子集 。若 使 用 无 关 的 和 冗 余
最近邻算法［ （ —Ｎｅｒｓ ｉｈ ｏｓ ｋ ７ｋ ］ ａｅｔ ｇ ｂ ｒ，ＮＮ） Ｎｅ 是采用 欧 氏距离计算在 维特征空 间中每一个实例 与距 离它最近 的 ｋ个数 据点之间的距 离。实例根据 其近邻 的类标号 进行分 类 。如果这个实例的近 邻 中含 有多个 类标 号 ， 则将该 实例
指派到其最邻近的多数类 。 神 经 网络 （ ｅ ｒｌ ｔ是 高 度 互 连 的 由神 经 元 组 成 的 Ｎ ｕａＮｅ）
的特征将大为降低分 类算法 的准 确率 ， 同时随着 用来 描述 实 例的特征集维数 的增 加 ， 需要 存储 和加工 的信 息量 也将
不 断地 增长 ， 这使得 系 统更加 耗费 计算 资源 。因此理想 的 情况是选择 较小的且保 留 了相 关类 的最 基本 、 用信息 的 有
有 偏 斜 的 。过 滤 法 特 点 是 计 算 简 单 、 移 植 性 强 。 包 装 法 可
用 非线 性变换将 样本空间的分类问题转化为高维特征空 间
的分 类 问题 ， 外 又 根 据 结 构 风 险 最 小 原 则 ， 分 类 问题 转 另 将
特点是计算 复杂度 高 ， 不适合高维特征 的计算 。
基 于 过 滤 方 法 又 分 为 基 于 相 关 过 滤 方 法 （ ｏｒｌ ｉｎ Ｃ ｒｅ ｔ － ａｏ
网络流量知识：网络流量分析——如何进行深度分析
网络流量知识：网络流量分析——如何进行深度分析网络流量知识：网络流量分析——如何进行深度分析随着互联网的发展，越来越多的人开始接触和使用网络。
但是，我们在使用网络的同时，也会产生大量的网络流量。
网络流量是指在网络通信过程中，经过网络传输的数据流量。
它包含了我们发送和接收的所有信息，如电子邮件、文件传输、网页浏览、视频和语音通话等。
网络流量的统计和分析对于网络性能的评估和应用开发至关重要。
在这篇文章中，我们将详细介绍网络流量分析的相关知识。
网络流量分析是指对网络流量数据进行处理和分析，以了解网络通信的状况和行为。
网络流量分析可以帮助我们识别网络中的潜在问题，包括安全漏洞、网络拥堵、恶意软件和其他异常行为。
同时，网络流量分析也可以帮助我们了解网络数据的性质和内容，从而对网络应用和服务进行优化和改进。
下面，我们将介绍网络流量分析的主要内容。
一、网络流量的采集与处理网络流量的采集是指收集网络通信中的数据包，并将其转化为可供分析的格式。
网络流量采集可以通过各种工具来实现，例如Wireshark、tcpdump等。
这些工具可以监控和捕获网络数据，并将其转换为易于分析的数据。
网络流量的处理是指对采集的网络数据进行处理和转换，以便于分析和可视化。
处理网络流量需要用到各种工具和技术，例如过滤器、转换器和数据分析工具。
网络流量处理还需要对数据进行清洗和预处理，以剔除重复、无效和错误的数据。
二、网络流量的分析方法在对网络流量进行分析之前，我们需要确定我们关注的问题和目标。
根据不同的需求，我们可以采用不同的分析方法和技术。
下面是几种常见的网络流量分析方法。
1、流分析流分析是指将相互关联的网络数据包合并为数据流，以便于对流中的特征和行为进行分析。
流分析可以帮助我们快速识别网络中的数据流、瓶颈和异常行为。
流分析还可以帮助我们了解网络应用和服务的性能和质量。
2、数据挖掘数据挖掘是指从大量的网络数据中提取有用的信息和规律。
数据挖掘可以通过各种算法和模型来实现，例如聚类、分类和关联规则挖掘。
网络流量知识：网络流量分析——如何进行数据挖掘
网络流量知识：网络流量分析——如何进行数据挖掘网络流量分析是指对网络流量数据进行分析，从中发现潜在安全风险、性能问题、用户需求等信息的过程。
它是网络安全、网络优化、网络管理等众多领域中的重要分支。
随着网络的不断发展和应用范围的不断扩大，网络流量分析的重要性越来越受到重视。
网络流量分析的目的在于发现未知的问题和异常，以便及时进行调整和处理。
在分析流量前，需要对其进行收集和存储，然后使用各种技术方法进行分析和挖掘。
随着数据规模的增加，数据挖掘技术逐渐成为网络流量分析的一个重要环节，它可以通过对海量的网络流量数据进行模式分析和关联分析，从中发现隐藏的异常和危险。
在进行数据挖掘时，首先需要明确目标，即要发现什么问题或异常。
比如，如果是网络安全领域，可以通过数据挖掘技术来检测网络攻击、恶意软件、内部欺诈等问题。
如果是网络性能优化领域，可以通过数据挖掘技术来确定网络瓶颈、优化网络质量等。
数据挖掘技术的应用范围非常广泛，包括分类、聚类、关联规则挖掘、建模等。
其中，分类和聚类是两个最常用的技术方法。
分类是指将数据分成不同的类别，并预测新数据所属的类别。
例如，在网络安全领域，可以根据网络流量数据特征，将其区分为正常流量和攻击流量。
聚类是指将数据按照相似程度进行分组，形成簇。
例如，在网络性能优化领域，可以根据网络流量数据特征，将流量分成不同的簇，并对每个簇进行分析和优化。
关联规则挖掘是另一个常用的技术方法，用于发现数据中变量之间的关系。
例如，在网络安全领域，可以通过关联规则挖掘来发现攻击者的攻击方式和目标。
建模是指利用已知的数据，构建一个可以用来预测未知数据的数学模型。
例如，在网络性能优化领域，可以根据历史网络流量数据建立模型，预测未来的网络流量。
以上这些技术方法都要依赖于有足够的数据量和数据质量。
因此，在进行网络流量分析时，必须重视数据的收集和存储工作。
在收集网络流量数据时，应该采用合适的方式进行采集，例如使用抓包工具、流量镜像等。
网络流量分析概述
▪ 网络流量分析发展趋势与前沿技术
流量与安全事件关联
流量与安全事件关联最佳实践
1.数据收集与分析：收集全面、实时的流量数据，运用机器学 习模型进行分析。 2.威胁情报整合：整合多源威胁情报，提升安全事件关联的准 确性和及时性。 3.防御措施联动：与防火墙、IDS等安全设备联动，实现高效 防御。
总结与展望
1.流量与安全事件关联在网络安全中发挥着重要作用，可有效 提升安全防御能力。 2.未来需进一步加强技术创新和应用研究，以满足不断变化的 网络安全需求。
流量与安全事件关联概述
1.网络流量分析可有效发现异常行为，进而与安全事件进行关联。 2.流量与安全事件关联有助于提升安全防御的精准度和实时性。 3.利用机器学习和人工智能技术可提升流量与安全事件关联的准确性和效率。
流量与安全事件关联技术分析
1.流量监控：实时监控网络流量，收集数据包信息。 2.异常检测：通过机器学习模型分析流量数据，发现异常行为。 3.事件关联：将异常行为与已知安全事件进行关联，提供预警和防御措施。
▪ 水坑攻击
1.水坑攻击通过将恶意软件植入合法网站或广告，等待用户访 问并感染。 2.水坑攻击利用了用户对信任网站的信任，具有较强的欺骗性 。 3.使用安全浏览器、广告屏蔽插件等工具可以防范水坑攻击。
网络流量分析
Index
流量分析技术与工具
流量分析技术与工具
流量监控与分析技术
1.深度包检测技术：通过对网络数据包进行深度解析，获取更精细的流量信息，以便进行 更准确的分析。 2.流量可视化技术：利用图形、图表等方式将流量数据呈现出来，帮助分析人员更直观地 理解网络流量情况。 3.流量预测技术：通过机器学习、统计学等方法，对网络流量进行预测，为网络规划和管 理提供支持。
网络流量分析技术的研究与应用
网络流量分析技术的研究与应用一、引言随着互联网的不断发展和普及，网络流量分析技术的重要性也逐渐凸显出来。
网络流量分析可协助企业和组织对网络进行更全面的了解，从而优化网络性能、提升安全性，并有效应对网络攻击和其他安全威胁。
本文将探讨网络流量分析技术的研究和应用。
二、网络流量分析技术概述网络流量分析技术是指通过收集网络通信信息、分析收集的数据包的流向、内容、频率等信息，分析和诊断网络性能、安全、效率等问题的技术。
网络流量分析技术主要包括流量监控、流量分析、数据挖掘、报告生成等模块，通过这些技术标准及其它工具提取的信息来实现网络流量分析。
三、网络流量分析技术的研究1.流量特征提取技术流量特征提取技术主要用于将网络流量数据包归类，便于进行后续的深入分析。
常见的分类方式包括：基于协议分类、基于IP地址分类、基于端口分类以及基于应用程序建立的分类。
2.流量挖掘技术流量挖掘技术用于分析和挖掘网络流量中蕴含的模式和规律。
其中的算法往往以聚类、分类、关联规则、能量模型等为代表。
通过这些算法，可以更好地理解网络流量结构、预测网络流量趋势、发现网络异常事件等。
3.流量识别技术在流量分析过程中，流量识别技术是非常重要的一环。
只有准确识别流量中的各个数据包，才能建立基于流量信息的网络分析模型。
为此，常用的技术包括基于协议识别、基于内容识别、基于机器学习的识别方法等。
4.流量生成技术流量生成技术通常用于构造测试数据集，从而用于验证和评估流量分析模型的效果。
根据需要，流量生成技术可以生成各种类型的数据包，如TCP流量、DNS流量、HTTP流量等。
四、网络流量分析技术的应用1.网络性能优化对于企业和组织而言，网络性能是关键的因素之一。
利用网络流量分析技术，可以对网络整体性能的现状进行监控，发现瓶颈问题并进行优化。
2.网络安全保障随着网络攻击威胁力度的加剧，网络安全对于企业和组织的发展至关重要。
利用网络流量分析技术，可以实时监控流量并检测异常流量，从而发现已经发生或者即将发生的攻击行为。
网络安全数据挖掘技术研究
网络安全数据挖掘技术研究随着信息化时代的发展，网络安全问题愈加重要，数据挖掘技术也因此得以广泛应用于网络安全领域。
在这篇文章中，我将对网络安全数据挖掘技术进行深入探讨。
一、什么是网络安全数据挖掘技术？网络安全数据挖掘技术是指通过利用各种数据挖掘算法，对网络安全领域中大量的、复杂的、高维度的数据进行分析，从中获得安全事件发生的规律和趋势，掌握网络安全状态的变化和演化，从而提高网络安全的检测、预警和防御能力。
网络安全领域中的数据包括但不限于：网络流量数据、入侵日志数据、攻击行为数据、恶意代码样本、网络拓扑数据、安全检测报告、安全排名等数据。
这些数据包含了网络安全领域的关键信息，通过对这些数据进行分析，可以及时发现网络攻击和漏洞，从而提高安全响应效率，避免安全事件带来的损失。
二、网络安全数据挖掘技术的应用网络安全数据挖掘技术主要应用于以下三个方面：1.网络入侵检测网络入侵检测是指通过监测网络流量、系统日志等数据，发现网络中的入侵攻击行为。
网络入侵检测系统可以分为两类：基于规则的系统和基于机器学习的系统。
基于规则的系统依靠已知的攻击行为特征，设置相应的检测规则进行检测。
而机器学习则可以通过对一定量的已知攻击行为和正常行为进行分析，建立模型，利用模型检测未知的攻击行为。
2.威胁情报分析威胁情报分析是指通过分析各种威胁情报数据，研究网络攻击者的行为规律、攻击方式及攻击目标等，提高检测、预警和应对能力。
威胁情报分析的核心是建立完整的威胁情报库，这包括了恶意软件样本、网络攻击事件、黑客组织结构等信息。
通过对这些信息的整理、分析和挖掘，可以及时了解网络攻击的趋势和演变，从而更好地采取针对性的安全措施。
3.恶意代码分析恶意代码分析是指对针对某个特定系统或目标的恶意代码进行分析，找出其攻击方式、行为特征和代码结构等关键信息。
恶意代码分析的过程包括反汇编、静态分析和动态分析等，通过综合分析可以找出恶意代码的攻击目的和方式，为安全防御提供参考。
网络流量知识：基于网络流量的数据处理
网络流量知识：基于网络流量的数据处理网络流量是指在计算机网络中传输的数据量，是网络运营商和网络管理员必须关注和管理的重要指标之一。
随着互联网的不断发展和普及，全球互联网用户数量不断增加，网络流量也呈现出指数级增长的趋势。
因此，如何对网络流量进行高效、准确地识别和分析，已经成为了当今网络管理领域面临的重要问题。
一、网络流量的分类网络流量可以分为多种形式，包括IP数据流、TCP数据流、UDP 数据流、ICMP数据流等。
其中，IP数据流表示互联网协议中传输的数据流，是互联网中最基本、最常见的数据流类型。
TCP数据流表示传输控制协议中传输的数据流，主要用于在不可靠的互联网上建立稳定的连接。
UDP数据流表示用户数据报协议中传输的数据流，它是一种无连接的协议，适用于对数据传输速度要求高、数据可靠性要求不高的应用场景。
ICMP数据流表示互联网控制报文协议中传输的数据流，主要用于网络流量控制和网络故障诊断等方面。
二、网络流量的特征在识别和分析网络流量时，需要了解不同类型网络流量的特征，以便更好地识别和分析网络流量。
1、IP数据流的特征IP数据流具有下列特征：（1）IP数据流是一组按照互联网协议格式封装的数据包，其包头中包含了源地址、目标地址、协议类型等信息。
（2）IP数据流的长度不确定，其长度可以是几十个字节到几千个字节不等。
（3）IP数据流的传输速率和延迟时间与网络质量和网络拓扑结构有关，通常需要使用QoS技术保证传输质量。
2、TCP数据流的特征TCP数据流具有下列特征：（1）TCP数据流是建立在IP协议基础之上的传输控制协议，是一种面向连接的协议。
（2）TCP数据流保证数据传输的可靠性和有序性。
（3）TCP数据流在建立连接和释放连接时会占用一定的带宽资源和网络资源，不适用于对网络资源较为敏感的应用场景。
3、UDP数据流的特征UDP数据流具有下列特征：（1）UDP数据流是无连接的协议，不需要建立持久性的连接。
网络流量分类与分析技术综述
网络流量分类与分析技术综述网络流量分类与分析技术是指通过对网络流量数据进行处理、分类和分析，以获取有价值的信息，并对网络性能进行评估和优化的一系列技术手段。
在当今互联网时代，网络流量分类与分析技术具有重要的应用价值，可以帮助网络管理员、安全专家和网络服务提供商等实时监控和管理网络流量，从而提高网络性能、保护网络安全、优化网络服务等。
一、网络流量分类技术综述1.基于端口的流量分类技术基于端口的流量分类技术是最常用和最简单的流量分类方法之一。
不同的应用程序通常运行在不同的端口上，通过分析流量数据的目标端口号，可以判断流量所属的应用程序类型，例如80端口通常对应HTTP流量，443端口通常对应HTTPS流量等。
2.基于协议的流量分类技术基于协议的流量分类技术是根据网络流量所使用的协议类型进行分类和识别。
网络协议是互联网通信的规则和约定，常见的协议有TCP、UDP、ICMP等。
通过分析网络流量中的协议头部信息，可以实现对流量的准确分类，帮助识别网络中的异常流量和攻击行为。
3.基于深度包检测的流量分类技术基于深度包检测（Deep Packet Inspection，简称DPI）的流量分类技术是一种高级的流量分类方法。
DPI技术可以深入分析网络流量中的数据包内容，不仅可以识别协议类型，还可以进一步识别应用层协议和应用程序，从而更准确地进行流量分类与分析。
4.基于机器学习的流量分类技术基于机器学习的流量分类技术利用人工智能和数据挖掘的方法，通过对大量已知流量数据进行训练和学习，构建流量分类模型，从而实现对未知流量的分类和识别。
机器学习技术能够自动从流量数据中学习到规律和特征，具有较好的泛化能力和适应性。
二、网络流量分析技术综述1.流量统计分析技术流量统计分析技术是对网络流量进行统计和分析的方法。
通过统计流量数据的数量、速率和分布等信息，可以了解网络的负载情况和性能瓶颈，并根据统计结果进行网络优化和负载均衡等策略的制定。
网络流量知识：网络流量分析——如何进行模型预测
网络流量知识：网络流量分析——如何进行模型预测网络流量是指在计算机网络中通过各种协议传输的数据量，是计算机网络中一个重要的性能指标。
对于网络管理员来说，了解网络流量的规律以及进行流量模型预测，能够有效地帮助其运维管理、网络规划和资源调配。
本文将介绍网络流量分析的相关知识，并着重探讨如何进行模型预测。
一、网络流量分析的基本概念网络流量分析是指对网络中数据流的一些基本特征进行研究和分析，以发现其中的规律并提供有价值的信息。
网络流量分析可分为两个主要方面：网络流量统计和网络流量分析。
网络流量统计是指通过抓取网络上的数据包，统计每个协议的数据流量、数据包数量、传输速率等指标，以便网络管理员进行网络资源的评估和规划。
网络流量分析则更关注于基于时间序列的网络流量特征研究，通过数据挖掘和机器学习技术，发现网络流量的相关规律并进行预测和改善。
二、网络流量分析的方法1.时频域分析时频域分析是指对网络流量数据进行分解，并重构出频域和时域上的特征，以得到详细的网络流量分析结果。
在时域上，可以通过绘制时间序列曲线和自相关函数图，对网络流量的波动情况进行研究。
在频域上，可以通过傅里叶变换，将网络流量信号转换到频域，以进一步分析网络流量的频率特征。
时频分析可以对网络流量的周期性特征进行深入研究，并发现其中的规律。
2.聚类分析聚类分析是指通过机器学习技术，对网络流量数据进行分类，以找到其中的相似性和区别性，并探究其中的规律。
聚类分析可以对网络流量进行识别和分类，以根据不同的网络流量类型进行相应的处理和管理。
3.基于时间序列的分析基于时间序列的分析是指对网络流量数据进行时间序列模型预测，并根据预测结果进行相应的网络资源规划和流量控制。
时间序列模型是基于时间序列数据的一种数学模型，可对网络流量进行预测和改善。
根据实际情况和预测结果，网络管理员可以进行网络资源调配和流量控制，以确保网络流量的正常运行。
三、网络流量模型预测网络流量模型预测是对网络流量进行基于时间序列的预测分析，并根据预测结果对网络资源进行相应的规划和调配。
基于数据挖掘技术的网络流量分析预测系统研究
１ 以分 层 聚合 的 方 式 ， 出 最 合 适 的 聚类 个 ） 求
数 ｋ并找出每个簇中心 ， ， 如此便可获取第 ２步划 分 聚类 的初 始值 。 ２ 利用 ｋ ｅ ｓ ） － ａ 聚类算法进行迭代重定位运 ｍｎ 算来 优化 改 进 ， 到 出现 较好 的 聚类结 果 。 直 之所 以利用此方法 ， 因为在分层聚合开始 是
提高流量采集的能力 。它具有 自适应 、 分布式和 面 向网络业 务 的特 点 ， 以有 效 地解 决 现 有 的许 可
多流 量采集 系统 中 的问题 。
１ 网络 流 量 及 其 预 测 概 述
１ １ 网络流 量 的数据 采集 ．
载体和支撑环境。信息社会和正在逐渐形成的全 球化 知识 经济 形态 对信 息 网络管理 提 出了很 高 的
聚类算 法对 聚类 中心 的依赖 。同时 ， 通过 ｋｍｅ ｓ － ａ ｎ 聚类算 法 的反 复优 化 又 对 分层 聚合 所 存 在 的 “ 不 可逆转 ” 的缺 陷进行 了一 定 补偿 。 在 实 际 的网络 流量 分 析 与 预 测 中 ， 以 利 用 可 上 述算 法 ， 依据 首 重 宏 观 ， 由面 及 点 的原 则 ， 行 进 逐 步深 入 的分 析 。 所谓 的逐 步 深 入 的分 析 ， 采 即 用从 网络 到主机 逐 级细化 的分析 步骤 来对 流 量数
收 稿 日期 ：０ ２０ ・３ ２ １—３ Ｉ
当前， 广为流行的网络体系结构 Ｏ Ｉ 结构 ＳＬ ４
系统 ， 了 ７层 的层 次结 构 ， 层 各负 责 不 同的 采用 每 通信功 能 ， 有协议 的分层 结构如 图 １ 所 所示 。
作者简介 ： Ｊ （９８ 车 岜民的 网络流量 采 集 方 法 。在 不 同 的考 察 层 面 ， 者 两
网络流量分类国内外研究现状
网络流量分类国内外研究现状摘要近年来，随着互联网的迅猛发展，大数据（The Big Data）时代已经到来，越来越多的新型网络应用逐渐兴起，网络规模不断扩大，网络组成也越来越复杂。
网络流量分类技术作为增强网络可控性的基础技术之一，不仅可以帮助网络运营商提供更好的服务质量，而且能够对网络进行有效的监督管理，确保网络安全。
本文介绍了国内外关于网络流量分类方法以及算法的研究现状，据此以望给相关领域的人提供一定的参考和帮助。
关键词大数据The Big Data 网络流量分类国内外研究现状随着The Big Data的概念的提出，网络流量分类研究的关注程度也水涨船高。
在复杂的网络计算机环境中，尤其是云计算环境中，网络流量分类技术对于确保网络和系统的安全性有着极为重要的作用。
网络流量分类技术在现代网络安全和管理体系中扮演着极为重要的角色。
它能有效地处理很多网络安全问题包括合法截取和入侵检测等问题。
比如，网络流量分类可以用作检测服务攻击，蠕虫病毒传播，网站入侵，垃圾邮件传播。
此外，网络流量分类在现代网络管理体系中同样扮演着极为重要的作用，如服务质量控制（QoS）。
鉴于网络流量分类在网络系统中发挥如此至关重要的作用，网络流量分类技术的需求也越来越大。
网络流量分类是指按照网络的应用类型（比如WWW、TFTP、P2P等），将基于TCP/IP协议的网络通信产生的双向UDP流或TCP流进行分类。
网络流量分类技术虽然在很久以前就已经被提出，而且相关的分类技术也已经大量被提出，但是随着网络的复杂性越来越大，尤其是云计算的提出，使得网络分类技术面临新的机遇和挑战。
因此，分析网络流量分类的国内外研究现状就显得极为必要了。
一、网络流量分类国内研究现状国内学者对于网络流量分类的算法以及技术研究虽然历时不长，起步较晚并缺乏一定的系统性，但仍以方兴未艾之势不断完善和深入，尤其是近几年，在相关领域也取得了一些突破性的进展。
（1）基于决策树的网络流量分类传统的基于端口和基于深度包检测的网络流量分类方法因为p2p及载荷加密等技术的流行而变得失效。
网络安全系统中的网络流量分析与行为监测方法
网络安全系统中的网络流量分析与行为监测方法网络安全的重要性在当今社会变得越来越显著。
随着信息技术的快速发展，网络攻击的威胁也与日俱增。
为了保护网络不受攻击，网络流量分析和行为监测成为了网络安全系统中的重要环节。
本文将介绍网络流量分析与行为监测的方法。
一、网络流量分析方法1. 抓包分析抓包分析是最常见的网络流量分析方法之一。
通过使用抓包工具，如Wireshark，网络管理员可以监测和分析流经网络的数据包。
抓包分析可以提供详细的数据包信息，包括源IP地址、目的IP地址、传输协议、端口号等，从而帮助管理员发现异常流量或网络攻击。
2. 流量统计流量统计是一种对网络流量进行整体分析的方法。
通过收集网络中各个节点的流量数据，并进行统计分析，管理员可以了解整个网络的流量状况，包括流量的大小、波动情况等。
这有助于发现异常流量和预测网络拥塞的可能性。
3. 流量分类流量分类是将网络流量根据不同的特征进行分类的方法。
常见的分类方式包括根据协议类型、应用类型、传输类型等分类。
通过对流量进行分类，管理员可以更好地了解网络中不同类型流量的特点，从而有针对性地进行监测和分析。
二、行为监测方法1. IDS/IPS系统入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）是常用的网络行为监测方法。
IDS通过监控网络流量和主机日志等数据，检测和报警可能的入侵行为。
而IPS则可以在检测到入侵行为时主动采取防御措施，如自动阻断攻击者的IP地址等。
2. 数据挖掘数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏模式和关联规则的方法。
在网络安全领域，可以利用数据挖掘技术来挖掘网络流量中的异常行为或攻击模式。
通过建立合适的模型，系统可以自动识别出具有威胁性的行为。
3. 行为分析行为分析是通过分析用户或主机的行为模式来监测潜在的安全威胁。
通过建立正常行为的基准模型，系统可以检测到与正常行为不符的异常行为。
常见的行为分析方法包括基于规则的分析、基于机器学习的分析等。
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基于传输层主机行为的流量分类
分析主机在传输层的 行为模式，主要有三个特 点：不需要访问数据包的 载荷内容；无需识别端口 号；只需采集当前的流量 信息。
主要分析三个层次的内容： 社会层：分析某台主机与 哪些主机进行相互通信； 功能层：研究主机在网络 中的功能，即它是做为一个提 供者还是请求者，或者是两者 兼有； 应用层：捕获特定主机间 的相互作用，利用一个四元组 通过观察流的特性来细化分类。
流量分类度量标准
TP(True Positives),属于类别X并被正确 预测为类别X的百分比； FN(False Negatives), 属于类别X但被预 测为不是类别X的百分比； FP(False Positives),不属于类别X但被预 测为类别X的百分比； TN(True Negatives),不属于类别X并被 预测为不是类别X的百分比。 Accuracy： TP+TN TP+FN+FP+TN Recall: TP TP+FN Precision: TP TP+FP
流量分类未来发展预测
可以总结为以下几点：
逐步避免依赖端口号； 无需检测用户数据包的负载内容； 能迅速得到新型应用的识别特征； 在高速骨干网络环境中，对流量进行实时精确地分类； 为避免涉及用户隐私问题，对加密流量的分类； 更细粒度的层次上对网络流量进行分类； 协议动态变化时的流量分类。
下一步工作
对机器学习中的几种算法通过实验进行性能比较 找出一种效率及准确率更高的流量分类算法
基于端口号的流量分类
依赖TCP或UDP数据包中的端口号，将熟知的端口号进行映 射来识别不同的应用类型。分类器只需找到一次TCP连接中 的SYN包，并从这个SYN包中找到目的端口号即可。UDP也 使用类似的方法。
基于特征字段的流量分类
根据网络应用在传输过程中所具有的特征来区分不同的应用， 需要解析数据包中的特征字段。主要用于识别P2P协议流量。
ห้องสมุดไป่ตู้
分类方法 准确度 分类速度 基于端口号 基于特征字段 低 非常高 较高 很快 慢 慢 使用传统IANA注 数据包有效负载 传统及新型网络 使用场景 大流量骨干网络 册端口号的传统 为明文 应用 网络 能对加密数据进 适合P2P等新兴 可扩展性强，能 优点 简单快速 行分析，开销较 网络应用 够识别加密流量 低、易实施 若应用不使用 IANA注册的端口 开销大，涉及用 无法识别特定应 缺点 耗费资源过多 号或使用动态端 户隐私问题 用的子类型 口号，该方法无 法使用 是否单独适合高 是，需配合其他 否 是，但范围有限 试验阶段 速网络流量分类 方法 是否单独适合加 否 否 是 是 密流量分类 是够单独适合精 否 是 是 是 细化流量分类 基于传输层主机 行为 较高 较快 基于机器学习
研究意义
通过流分类，可以获悉各类网络应用所占比例，研究新的协 议与应用，预测网络业务的发展趋势，合理规划网络； 定期分析重要的特定流量，了解流入流出信息，发现设备故 障、链路拥堵、用户带宽的使用及发现入侵和恶意攻击等。
现有的网络流量分类产品
Niksun公司的NetDetector
提供实时、连续的流量记录和分析； 需时较长，工程规模复杂，费用极高；
数据挖掘 网络流量分类研究
主要内容
研究背景、意义和现状 流量分类基本概念 当前流量分类进展 几种分类方法的比较 流量分类未来发展预测 下一步工作
研究背景
自P2P网络出现以来，网络流量越来越大； 网络流量管理技术可以帮助网络运营商提供更好的 服务质量，还能对网络进行有效的监督管理。
只能识别已知的非加密协议；
不同层面（粒度）的流量分析
a）Bit-level：关注网络流量的数据特征 b）Packet-level：关注数据包（packet）的特征及其到达过程 、延迟和丢包率等 c）Flow-level：依据地址和应用协议划分，关注流的到达过 程、到达间隔及其局部特性等 d）Stream-level：关注主机对之间的应用流量
参考文献
[1]熊刚，孟姣，曹自刚，王勇，郭莉，方滨兴.网络流量分类研究进展与展望 [J].集成技术，2012 [2]彭芸，刘琼.Internet流分类方法的比较研究[J].计算机科学，2007 [3] Thuy T.T.Nguyen,Grenville Armitage.A survey of techniques for internet traffic classification using machine learning.In IEEE,2008. [4] Sen S, Spatscheck O, Wang D. Accurate, scalable in network identifi cation of P2P traffi c using application signatures [C] //In WWW2004. New York(USA), 2004. [5] Moore A, Papagiannaki K. Toward the accurate identification of network applications [C] //Proceedings of Passive and Active Measurement Workshop ( PAM2005).Boston(USA), 2005. [6]Karagiannis T,Papagiannaki K,Faloutsos M.BLINC:Multilevel traffic classification in the dark.In ACM. October 1st 2005. [7]徐鹏，林森.基于C4.5决策树的流量分类算法[J].软件学报，2009. [8]胡婷，王勇，陶晓玲.网络流量分类方法的比较研究[J].桂林电子科技大学， 2010. [9]席讴婕,李茹.基于k-means和自适应谐振理论的网络流量分类方法.内蒙古大 学.2010.
基于机器学习的流量分类—聚类
无监督学习，它是最终要发现相似 数据点的结合，相对于有监督的机 器学习法，无监督学习不需要事先 有待分类对象的先验知识，只是根 据待分类对象的相似度分类。 目前常用的聚类算法也有很多，如： k-means算法、DBSCAN、 AutoClass和EM算法等。
几种分类方法比较
FLUKE公司的网络协议分析仪OPV_WGA
提供对网络的从一层到七层的全部分析； 基于端口的传统协议；
华为3Com公司的NTA（Network Traffic Analysis）
基于三层协议号、端口号，可以识别上千种应用；
无法分析四层至七层的应用流量；
Cisco公司的SCE
采用DPI对应用层协议进行识别；
基于机器学习的流量分类—分类
也称监督机器学习方法， 根据已标记样本的特点构造 分类规则或分类器，将未知 类别的样本映射到给定类别 中的一个。它的输入为一些 已经分好类的样本实体的集 合，输出为通过这些样本产 生的一个分类模型。主要包 括两个过程：训练过程和分 类过程。 目前，分类模型的构造 方法主要包括决策树、朴素 贝叶斯、支持向量机、关联 规则学习、神经网络、NN 算法、LDA算法和遗传算法 等。