网络流量识别特征码自动提取系统分析
如何通过网络流量分析来检测计算机病
如何通过网络流量分析来检测计算机病在现代社会中，计算机病毒的威胁越来越大。
为了保护我们的计算机安全，我们需要通过网络流量分析来检测计算机病毒的存在。
本文将介绍网络流量分析的基本原理和方法，以及如何利用这些方法来检测计算机病毒。
一、网络流量分析的基本原理网络流量分析是通过监视和分析网络上的数据流来了解网络运行情况的一种技术手段。
它主要包括以下几个方面的内容：1. 网络数据包捕获：通过软件工具（例如Wireshark）抓取网络中的数据包，并将其存储为数据文件。
2. 数据包解析与过滤：将捕获的数据包进行解析，提取关键信息，并根据需要进行过滤，去除无用的数据。
3. 流量分析与统计：对解析和过滤后的数据进行分析和统计，以了解网络的活动情况，包括网络流量的大小、流量的来源和目的地等。
4. 异常检测与报告：通过与正常网络流量进行比较，检测出异常的流量模式，并生成相应的报告。
二、网络流量分析的方法在进行网络流量分析时，可以采用多种方法来检测计算机病毒。
以下是几种常见的方法：1. 行为分析：通过观察网络流量的行为特征，如数据包的大小、频率和来源，来检测计算机病毒的存在。
当流量的行为与正常模式不符时，就可能存在计算机病毒。
2. 签名检测：利用病毒数据库中的病毒特征码（也称为签名）来检测网络流量中是否存在已知的病毒。
这种方法需要及时更新病毒数据库，以保证检测的准确性。
3. 异常检测：通过建立基线模型，对网络流量进行监控，当流量超出正常范围时，就可能存在异常。
可以利用统计方法或机器学习算法来进行异常检测。
4. 深度学习：利用深度学习算法对网络流量进行训练和分类，从而判断流量中是否含有病毒。
深度学习算法可以学习和识别复杂的模式和规律，提高检测的准确性。
三、如何利用网络流量分析来检测计算机病毒通过网络流量分析来检测计算机病毒，需要以下几个步骤：1. 数据采集：使用网络流量分析工具，如Wireshark，抓取网络中的数据包，并将其保存为文件。
网络攻击特征的提取技术分析
网络攻击特征的提取技术分析攻击特征自动提取定义与分类攻击特征自动提取分为攻击发现和提取特征两个基本步骤。
因此，与入侵检测系统可以分为网络ＩＤＳ（ＮＩＤＳ）和主机ＩＤＳ（ＨＩＤＳ）类似，根据发现攻击的位置不同，攻击特征自动提取也可以分为基于网络和基于主机的两大类，分别简记为ＮＳＧ（ｎｅｔｗｏｒｋ－ｂａｓｅｄｓｉｇｎａｔｕｒｅｓｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）和ＨＳＧ（ｈｏｓｔ－ｂａｓｅｄｓｉｇｎａｔｕｒｅｓｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）。
１）ＮＳＧ主要是通过分析网络上的可疑数据来提取字符型的特征。
字符型的特征是指通过字符串（二进制串）的组成、分布或频率来描述攻击。
ＮＳＧ系统一般通过数据流分类器或Ｈｏｎｅｙｐｏｔ系统来发现网络数据中可疑的攻击行为，并获得可能包括了攻击样本的可疑网络数据；然后将其分成两个部分，一部分ＮＳＧ系统［８～９］对这些可疑数据进行聚类，使得来自同一攻击的数据聚为一类，再对每一类提取出攻击特征，另一部分ＮＳＧ系统则没有聚类过程，而是直接分析混合了多个攻击样本的数据，提取可以检测多个攻击的特征。
最终ＮＳＧ系统将提取出的攻击特征转化为检测规则，应用于ＩＤＳ系统的检测。
２）ＨＳＧ主要是指检测主机的异常并利用在主机上采集的信息来提取攻击特征。
根据获得主机信息的多少，ＨＳＧ又可以进一步分为白盒ＨＳＧ方法、灰盒ＨＳＧ方法和黑盒ＨＳＧ方法三类。
白盒ＨＳＧ方法需要程序源代码，通过监视程序执行发现攻击行为的发生，进而对照源程序提取出攻击特征；灰盒ＨＳＧ方法不需要程序源代码，但是必须密切地监视程序的执行情况，当发现攻击后通过对进程上下文现场的分析提取攻击特征；黑盒ＨＳＧ方法最近才提出，它既不需要程序源代码也不需要监视程序的执行，而是通过自己产生的“测试攻击数据”对程序进行攻击，如果攻击成功，表明“测试数据”有效，并以该“测试数据”提取出攻击的特征。
基于网络的攻击特征自动提取技术下面介绍几种ＮＳＧ方法。
基于最长公共子串方法早期的ＮＳＧ系统［１０～１１］大多采用提取“最长公共子串”（ＬＣＳ）的方法，即在可疑数据流中查找最长的公共子字符串。
校园网流量采集与P2P特征码的提取简
校园网流量采集与P2P特征码的提取简谭红春;耿英保;马春【摘要】随着校园网络规模不断发展,网络技术的更新,互联网络已经成为获取信息的最重要的方式之一。
网络数据包的捕获是进行网络行为分析的基础,通过对校园网中的流量进行采集,对其中的P2P流量进行了特征码的提取,并设计了基于校园网的P2P特征码的匹配算法。
【期刊名称】《齐鲁工业大学学报：自然科学版》【年(卷),期】2016(000)004【总页数】6页(P75-80)【关键词】P2P特征码;流量采集;协议分析【作者】谭红春;耿英保;马春【作者单位】安徽中医药大学医药信息工程学院【正文语种】中文【中图分类】TP393现在的校园网跟几年前已有巨大的变化，据相关机构统计表明，目前行业中校园网的出口访问率始终排在第一位，这个现象值得关注[1]。
校园网覆盖地域大，各种应用繁多，是个相对开放的大型园区网络[2]，但是校园网也有其自身特点，网络出口单一，可能只有一台或几台路由器和外网相连，这就为数据包的采集提供了方便。
如今的校园网基本上都采用分层的拓扑结构：核心交换机、汇聚层交换机和接入层交换机[3]。
作为最上层的核心层，主要是连接其他分散网络，最下层的数据流无法超越第二层汇聚层直接到达核心交换层，这里排除了一些网管设备和核心服务器。
第二层汇聚层的数据流同样只来自接入层，所以，层次清楚，界限明显是校园网的特点。
图1所示是某校的网络拓扑图。
我们在部署流量监测的位置时，要综合考虑校园网的整体性能，减少故障点，同时排除如外网用户调用学校的HTTP、VOD、TCP 等服务增加流量的复杂性和随机性等各种复杂多变的因素，对校园网准确、客观的判断。
基于WinPcap[4]开发的网络检测工具在校园网中能高效准确的解决网络数据包的采集工作，符合校园网的网络管理需求。
流量采集是整个检测系统中最关键的一部分，在实现时应该考虑P2P流量的复杂性，捕获性能的优劣，要保证在任何情况下都能有效的获取数据包，达到不丢失数据包[5]。
网络流量分析中的流量识别技术综述
网络流量分析中的流量识别技术综述概述随着互联网的迅速发展，网络流量的规模和复杂性越来越大。
网络流量分析作为一种重要的手段，可以帮助我们理解网络的运行机制、发现网络中的异常行为以及保护网络的安全。
而流量识别技术则是网络流量分析中的重要组成部分，它能够对网络流量进行分类和识别，从而实现针对性的分析和应用。
传统的流量识别技术在网络流量的分析过程中，我们通常会使用传统的流量识别技术，主要包括基于端口号的识别、基于标志位的识别和基于负载特征的识别。
基于端口号的识别是最简单、最常见的一种方法，它通过检测报文中的源端口或目的端口来实现流量的分类。
然而，由于现代网络中的应用程序通常会使用动态端口或将流量封装在非标准端口上，基于端口号的识别方法的准确性和可用性受到了一定的限制。
基于标志位的识别是另一种常用的方法，它通过检测报文的TCP或UDP头部中的标志位来实现流量的分类。
然而，该方法也会面临识别准确性和效率的问题。
基于负载特征的识别是一种比较高级的流量识别技术，它通过分析报文的负载内容来实现流量的分类。
该方法能够识别出加密流量、流量隐藏等特殊类型的流量，但由于负载内容的复杂性，该方法的准确性和效率也存在一定的挑战。
机器学习在流量识别中的应用近年来，机器学习技术的发展为流量识别带来了新的机遇。
机器学习技术通过训练模型，可以学习到网络流量的特征模式，并对未知流量进行分类识别。
常见的机器学习算法包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、决策树和神经网络等。
机器学习在流量识别中的应用可以分为两个阶段：训练阶段和测试阶段。
在训练阶段，我们使用已知的标注数据训练模型，从而构建分类器。
在测试阶段，我们使用学习到的分类器对未知的流量进行识别。
机器学习技术的优点在于它可以根据网络流量的动态变化不断调整模型，提高流量识别的准确性和鲁棒性。
深度学习在流量识别中的应用深度学习是机器学习的一种重要分支，它模拟了人脑的神经网络结构，可以通过多层神经元的连接提取更为复杂的特征信息。
自动特征提取在P2P网络电视业务识别中的应用
层的源端 口、 目的端 口来进行规律分析 。
（ ２）通过 净荷特征描述Ｐ Ｐ ２ 网络电视业务特征 根据 网络应 用 的数据 包 中各 种应 用在 不 同的数 据包 位置都 有一些特 有的固定 的特 征字 的原 理 ，使 用～定算 ｌ 法从大量数据包净核 中提取 出净荷特征 ，再根据净荷特征 来描述Ｐ Ｐ ２ 网络电视业务 的特征 。 （ ３）从网络流量特征描述Ｐ Ｐ ２ 网络电视业务特征 许 多Ｐ Ｐ网络 电视业务运行 时收 发数据包 都有～定的 ２ 规 律性， 比如在 固定 时间内 向固定服务器 发送Ｔ 包 以保 ＣＰ 证终端与服务器的正常连接 ；同时存在Ｔ 数据包￣ Ｕ ＣＰ Ｉ ＤＰ ］
、 、
～ 一
度的数据包是否有一定 的变化范围以及最大连接数等。接下 来，进一步对数据包净荷进行分析，主要对起— —— —— — —
——— 一 —
一
位置的净荷进行分析，归纳其规律性，提取净荷特征，并可 以在此基础上根据有关知识归纳其上层协议的粗略结构。最
后 ， 建立 特 征库 ，把 提 取 出的 特征 入 库 。
间 间 隔 。对 于 某 些 帧 长 度 固定 的 业 务 ， 还 可 提 取 其 帧 长 度 作 为一 个 特 征 。
（） １识别法 ２端： ３ 利用此方 法可 以识 别 出采 用固定Ｔ ／ ＤＰ的端 １进 ＣＰ Ｕ ３ ： 行传输的Ｐ Ｐ ２ 应用。
可 用 实 验 方 法 来 分 析 其 端 口特 征 。对 于 固定 端 口业
对于Ｐ Ｐ网络 电视 业务 ，因为其有固定 的服务器提供 ２ 节 目单 、媒体 流，所 以可提取服 务器Ｉ地 址。另外可分析 Ｐ 其 为集中式Ｐ Ｐ ２ 还是 混合式Ｐ Ｐ ２ ，并记录服 务器Ｉ 地址 。 Ｐ 对于Ｓ ｐ ｒ ｅ ｒ 用实验方 式不 能全 部列举，没有提取 的 ｕ ｅ— ｅ， Ｐ
特征提取在网络安全中的应用(七)
特征提取在网络安全中的应用随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出，各种网络攻击和恶意行为层出不穷，给网络安全带来了严峻挑战。
在这样的背景下，特征提取技术成为了网络安全领域中一种重要的手段，通过对网络数据进行特征提取和分析，可以有效地识别和防范各种网络安全威胁。
本文将从特征提取的定义、原理和应用等方面进行探讨。
特征提取的定义特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性和区分性的特征，并且保留这些特征的有效信息。
在网络安全领域中，特征提取主要是指从网络数据流量中提取出具有代表性的特征，用于识别和分类网络攻击、恶意软件等威胁行为。
特征提取技术的核心是寻找对网络安全事件具有区分性和重要性的特征，这些特征可以是网络数据包的部分头部信息、数据包的大小、数据包的传输时间间隔等。
特征提取的原理特征提取的原理主要是通过对网络数据进行分析和处理，提取出具有代表性的特征，然后将这些特征用于网络安全事件的识别和分类。
在实际应用中，特征提取通常包括数据预处理、特征选择和特征降维等步骤。
数据预处理主要是对原始数据进行清洗和归一化处理，去除噪声和异常值，保证数据的质量和准确性；特征选择是指从大量的特征中选择出对目标事件具有区分性和重要性的特征，以降低数据维度和提高分类效果；特征降维则是为了减少特征的数量，提高计算效率和降低模型复杂度。
特征提取的应用特征提取技术在网络安全领域中有着广泛的应用，主要包括入侵检测、恶意软件识别、网络流量分析等方面。
在入侵检测中，特征提取可以从网络数据中提取出具有代表性的特征，用于识别和分类各种网络攻击行为，如端口扫描、DDoS攻击等。
在恶意软件识别中，特征提取可以从恶意软件样本中提取出特征，用于构建恶意软件的特征库，以便及时发现和清除恶意软件。
在网络流量分析中，特征提取可以从网络数据流量中提取出特征，用于分析网络流量的特点和趋势，发现网络异常行为和故障。
结语特征提取技术作为网络安全领域中一种重要的手段，对保障网络安全具有重要意义。
特征提取在网络安全中的应用(Ⅱ)
特征提取在网络安全中的应用随着互联网的快速发展，网络安全问题越来越受到人们的关注。
面对不断涌现的网络威胁和攻击，如何有效地保护网络安全成为了一项重要的课题。
特征提取作为一种重要的安全技术手段，在网络安全中发挥着越来越重要的作用。
一、特征提取技术的基本原理特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性、区分性和重要性的特征信息。
在网络安全中，特征提取可以帮助识别和分类恶意软件、网络攻击和异常行为。
其基本原理包括数据预处理、特征选择和特征提取。
数据预处理是指在进行特征提取之前，对原始数据进行清洗、转换和标准化。
这一步骤可以帮助去除噪音和冗余信息，为后续的特征提取和分析提供干净、有效的数据源。
特征选择是指从原始数据中选择出最具代表性和区分性的特征。
在网络安全中，常用的特征包括网络流量、协议字段、数据包大小、源地址、目的地址等。
通过对这些特征进行筛选和提取，可以有效地识别出网络中的异常行为和潜在威胁。
特征提取是指利用各种数据挖掘和机器学习算法，从原始数据中提取出具有代表性和重要性的特征。
常用的特征提取算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
通过这些算法，可以将原始数据映射到一个高维特征空间，并从中提取出对网络安全具有重要意义的特征。
二、特征提取在入侵检测中的应用入侵检测是网络安全领域中的一项重要任务，其主要目标是监测和识别网络中的恶意行为和攻击。
特征提取在入侵检测中发挥着重要作用，可以帮助识别出网络中的异常行为和潜在威胁。
在入侵检测中，特征提取的关键是从网络流量数据中提取出具有代表性和区分性的特征。
这些特征包括源地址、目的地址、协议类型、数据包大小、传输速率等。
通过对这些特征进行提取和分析，可以有效地识别出网络中的异常行为和潜在攻击。
此外，特征提取还可以结合数据挖掘和机器学习算法，对网络流量数据进行分析和建模。
通过构建合适的模型，可以实现对网络中的恶意行为和攻击进行有效识别和分类。
这对于保护网络安全具有重要意义。
人工智能技术在网络流量识别与分析中的应用与改进方法
人工智能技术在网络流量识别与分析中的应用与改进方法摘要：随着互联网的快速发展，网络安全问题变得日益突出。
网络流量识别与分析作为一种重要的网络安全手段，通过对网络流量进行监控和分析，可以有效地检测和预防网络攻击。
本文主要探讨了人工智能技术在网络流量识别与分析中的应用，并提出了一些改进方法，希望能够为网络安全领域的研究和实践提供参考。
1. 引言随着人工智能技术的发展和成熟，其在各个领域的应用也日益广泛。
在网络安全领域，人工智能技术可以为网络流量识别与分析提供更为准确和高效的方法。
本文将讨论人工智能技术在网络流量识别与分析中的应用，并提出改进方法。
2. 人工智能技术在网络流量识别中的应用在网络流量识别中，人工智能技术可以通过深度学习、机器学习等方法对网络流量进行分类和预测。
首先，可以利用深度学习算法来提取网络流量的特征，并将其与已知的网络流量进行比对，从而实现流量的识别和分类。
其次，机器学习方法可以通过对网络流量数据进行训练，建立模型来实现网络流量的分类和预测。
这些方法的应用可以极大地提高网络流量识别的准确性和效率。
3. 人工智能技术在网络流量分析中的应用网络流量分析是在识别了网络流量之后，进一步对流量数据进行分析和挖掘。
人工智能技术可以通过数据挖掘和机器学习的方法，对大量的网络流量数据进行分析，从中发现恶意流量、异常行为和攻击模式等。
通过深入挖掘网络流量数据中的关联和规律，可以提高对网络攻击的预测和防御能力。
4. 改进方法虽然人工智能技术在网络流量识别与分析中已经取得了一定的成果，但仍然存在一些问题和挑战。
以下是一些改进方法的建议：a) 数据集的优化：在构建训练模型时，应该选择更具代表性和多样性的数据集，以提高模型的准确性和泛化能力。
b) 特征选择与提取：网络流量中存在大量的冗余和无效信息，应该通过特征选择和提取的方式，选择最具代表性的特征，并剔除掉无效信息，从而提高网络流量识别和分析的效果。
c) 算法的优化和改进：针对不同类型的网络流量和攻击方式，还需要进一步优化和改进现有的人工智能算法，提高其适应性和准确性。
关于一种网络流量识别系统设计实现
关于一种网络流量识别系统设计实现0 引言随着互联网技术的迅猛发展，网络已经成为人们生活中不可分割的组成部分。
欣欣向荣的宽带业务，给运营商带来机遇的同时也带来了挑战。
一方面，P2P、Web TV、网络游戏、VoIP 等应用的普及为运营商吸纳了大批客户，但同时也带来带宽管理、内容计费、信息安全等一系列新的课题[1]。
以BT 和eDonkey 为代表的P2P 流量已经占据了整个互联网流量的2/3 以上[2]，使得电信运营商陷入增量不增收的窘境；大量非法VOIP 运营充斥着正规电信市场，导致合法运营商话务量流失，利润降低。
造成以上现象的主要原因是运营商对网络上的流量缺乏一个有效的技术监管方案，对网络流量没有进行有效的区分。
市场的需求推动技术的进步，在这种情况下，DPI 即深度包检测技术就应运而生，DPI 是一种基于应用层的流量检测和控制技术。
本文研究的目的就是提出一种基于DPI 技术的网络流量识别方案，并在此基础上实现一个网络流量识别系统，该系统可以满足对网络中各类流量的准确识别和记录。
1 流量检测技术目前各大网络设备生产商所推出的流量识别技术或产品大多使用了深度包检测技术，除了在性能和精度上有所差别外，其技术本质是相同的[3]。
流量检测技术主要分为DPI 和DFI两种。
1.1 深度包检测技术 DPIDPI（Deep Packet Inspection），即深度包检测技术是一种基于OSI 七层模型中应用层的流量检测和控制技术[4]，通过对网络数据包应用层中的数据进行内容检测，从而确定数据报文的所承载的应用。
传统报文检测只是分析数据包2 至4 层的头部，而DPI 则在此基础上增加了对应用层数据的分析，能够识别出各种应用层的协议或者应用程序。
图1 显示了DPI 检测技术和传统报文检测的内容的区别。
典型的 DPI 检测技术有以下几种[5]：1. 基于“特征字”的识别技术。
不同的应用通常采用不同的协议实现，而各种协议都有其特殊的指纹，这些指纹可能是特定的字符串或者特定的Bit 序列。
特征提取在网络安全中的应用(五)
特征提取在网络安全中的应用在当今信息化社会中，网络安全已经成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。
随着网络攻击手段日益复杂和隐蔽，传统的安全防护手段已经难以满足对网络安全的需求。
因此，利用特征提取技术来增强网络安全已经成为了一种趋势。
特征提取技术是指通过对原始数据进行分析和处理，提取出其中的有效特征，并将这些特征用于网络安全防护和攻击检测。
本文将从特征提取技术的原理、方法和在网络安全中的应用等方面进行探讨。
特征提取技术的原理特征提取技术是一种通过对数据进行分析和处理，提取出其中的有效特征，并将这些特征用于网络安全防护和攻击检测的技术。
其原理是基于对网络数据包、流量等原始数据的分析，通过提取其中的有效特征来进行网络安全防护。
这些特征可以是数据包的头部信息、数据包的大小、数据包的传输速率等。
通过对这些特征的提取和分析，可以发现网络中的异常行为和恶意攻击，从而提高网络的安全性。
特征提取技术的方法特征提取技术有多种方法，常用的方法包括统计分析、机器学习、深度学习等。
统计分析是一种通过对数据进行统计和分析，提取其中的有效特征来进行网络安全防护的方法。
机器学习是一种通过对数据进行训练和学习，提取其中的有效特征来进行网络安全防护的方法。
深度学习是一种通过对数据进行深层次的学习和分析，提取其中的有效特征来进行网络安全防护的方法。
这些方法各有优缺点，可以根据实际情况选择合适的方法来进行特征提取。
特征提取在网络安全中的应用特征提取技术在网络安全中有着广泛的应用。
首先，特征提取技术可以用于网络入侵检测。
通过对网络数据包、流量等原始数据进行分析和处理，提取其中的有效特征，可以发现网络中的异常行为和恶意攻击。
其次，特征提取技术可以用于网络安全日志分析。
通过对网络日志数据进行分析和处理，提取其中的有效特征，可以发现网络中的异常行为和安全事件。
再次，特征提取技术可以用于网络安全威胁情报分析。
通过对网络威胁情报数据进行分析和处理，提取其中的有效特征，可以发现网络中的安全威胁和攻击活动。
基于人工智能的网络流量识别技术研究
基于人工智能的网络流量识别技术研究随着互联网的发展，网络流量也越来越庞杂复杂。
网络上的数据传输已经成为了我们日常工作和生活中不可或缺的一部分。
然而，网络上的流量不仅来自于我们的日常使用，还有一部分流量来自于恶意攻击者的攻击行为。
为了保障网络安全，人工智能技术的应用成为了网络安全领域不可或缺的一环。
其中，基于人工智能的网络流量识别技术，已成为识别和防范网络攻击的前沿技术。
一、基于人工智能的网络流量识别技术基于人工智能的网络流量识别技术已经经历了多年的发展，诸如机器学习、神经网络、深度学习等技术的应用，使得网络流量识别技术日益完善，具有较高的准确性。
这些技术在网络安全领域中的应用已经得到广泛的认可。
可以说，基于人工智能的网络流量识别技术已成为了网络安全中不可或缺的一部分。
二、机器学习技术在网络流量识别中的应用机器学习技术是目前应用最为广泛的一种人工智能技术。
在网络流量识别中，机器学习技术主要通过构建特征选取和分类算法来实现。
特征选取过程中包含了对网络流量数据进行处理，转换成可供分析的数据形式。
随后，分类算法将这些特征归类，识别出安全和威胁流量。
由于机器学习技术的逐步发展，其模型已经得到了非常广泛的应用，包括恶意代码识别、DoS攻击检测等各种网络安全事件。
三、深度学习技术在网络识别中的应用深度学习技术是近年来的热门技术，该技术已经在图像处理、自然语言处理、语音识别等领域展现出了非常好的性能，同时在网络流量识别中也有不错的应用。
深度学习技术通过构建更深的神经网络，来进行更加复杂的分类任务。
在网络流量识别中，深度学习技术通过卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等技术进行特征提取和分析。
由于深度学习技术的快速发展，其在网络安全领域的应用已经越来越广泛，并在一定程度上取代了传统的异常检测技术。
四、基于人工智能的网络流量识别技术的未来发展趋势随着技术的不断进步，网络流量识别技术也在不断发展。
基于人工智能的网络流量识别技术将不断增强其分析网络流量的能力，促进识别和应对网络威胁事件的能力。
流量数据特征提取方法、恶意流量识别方法及网络系统[发明专利]
![流量数据特征提取方法、恶意流量识别方法及网络系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/3349d5d980c758f5f61fb7360b4c2e3f57272581.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010471395.9(22)申请日 2020.05.28(71)申请人 东方红卫星移动通信有限公司地址 401120 重庆市渝北区龙兴镇两江大道618号(72)发明人 陶利民 王静 崔翔 (74)专利代理机构 重庆双马智翔专利代理事务所(普通合伙) 50241代理人 顾晓玲 陈香兰(51)Int.Cl.H04L 29/06(2006.01)H04L 12/24(2006.01)G06K 9/62(2006.01)G06F 17/16(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称流量数据特征提取方法、恶意流量识别方法及网络系统(57)摘要本发明公开了一种流量数据特征提取方法、恶意流量识别方法以及网络系统。
特征提取方法包括：S1，获取流量数据，包括m条数据流，分别从每条数据流中提取n个特征，构建矩阵X；S2，对矩阵X进行归一化处理获得特征值矩阵S3，对于特征值矩阵求取每列数据中两两元素的相似度构建列数据对应特征的自相似性矩阵；S4，求取特征值矩阵的每列数据对应特征的特征值直方图；取每个特征的自相似性矩阵的上三角元素，获得特征差异直方图；将每个特征的特征值直方图与特征差异直方图组合成特征的向量；S5，将n个特征的向量整合成流量数据的特征向量。
特征向量对流量特征具有异变容忍能力，作为分类模型的输入，使分类器能准确识别出恶意流量及其变体。
权利要求书2页 说明书9页 附图2页CN 111786951 A 2020.10.16C N 111786951A1.一种流量数据特征提取方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取流量数据；设所述流量数据中包括m条数据流，分别从每条数据流中提取n 个特征，构建矩阵X：其中，m和n均为正整数；矩阵X中任一元素x ij表示第i条数据流的第j个特征，1≤i≤m，1≤j≤n；矩阵X的n列数据与n个特征一一对应；步骤S2，对矩阵X进行归一化处理获得特征值矩阵步骤S3，对于特征值矩阵求取每列数据中两两元素的相似度并通过求取的m*m个相似度构建m*m维矩阵，将所述m*m维矩阵作为所述列数据对应特征的自相似性矩阵，获得n个自相似性矩阵；步骤S4，将特征值矩阵的每列数据作为一个向量，求取每个向量的直方图，记为所述向量对应特征的特征值直方图；取每个特征的自相似性矩阵的上三角元素，获得所述特征的特征差异直方图；将每个特征的特征值直方图与特征差异直方图组合成表示所述特征的向量；步骤S5，将n个特征的向量整合成表示所述流量数据的特征向量。
如何使用网络流量分析技术识别网络恶意软件(九)
网络恶意软件是指那些通过网络传播并对用户造成损害的恶意程序。
随着互联网的普及和快速发展，网络恶意软件愈发猖獗，给用户的信息安全和隐私构成了严重威胁。
然而，通过网络流量分析技术，我们可以识别和防范这些恶意软件，保护自己的网络安全。
一、网络流量分析技术简介网络流量分析技术是通过对网络数据流的嗅探、捕获和分析，以揭示网络通信的内容和特征，从而识别恶意软件。
这种技术主要分为两种方法：主动监测和被动监测。
主动监测是指通过在网络中插入探针或触发器来主动收集网络数据流，被动监测则是对网络流量进行实时或离线的分析。
网络流量分析技术可以分析通信信息的来源、目的地、协议、特征等，从而识别是否存在恶意软件。
二、识别网络恶意软件的方法1. 基于特征分析的方法这种方法通过分析网络流量中的特征信息来识别恶意软件。
恶意软件通常会产生特定的数据流量或行为模式，例如大量的登录尝试、异常的数据包长度、不明来源的外部连接等。
通过分析数据流量的特征，可以发现这些异常行为，并且从中推断出是否存在恶意软件。
在实际应用中，可以利用机器学习算法来对网络流量进行实时分析，以提高精确度和效率。
2. 基于挖掘规则的方法这种方法通过构建恶意软件的模型和行为规则来识别恶意软件。
首先，收集和分析大量的网络流量数据，提取关键特征并建立恶意软件行为规则。
然后，监测网络流量，与已有的规则进行匹配和比对，从而判断是否存在恶意软件。
这种方法的优势在于可以准确地检测出已知的恶意软件，但对于未知的恶意软件识别率较低。
3. 基于行为分析的方法这种方法通过对恶意软件行为进行建模和分析，来识别潜在的恶意软件。
恶意软件往往具有一定的行为模式，例如窃取用户信息、加密文件、植入后门等。
基于行为分析的方法可以捕获这些行为，根据其与正常行为的差异来判断是否存在恶意软件。
该方法的优势在于可以发现未知的恶意软件，但对于变异性较强的恶意软件可能存在一定的误判。
三、网络流量分析技术的挑战与应对虽然网络流量分析技术在识别网络恶意软件方面发挥了重要的作用，但也面临一些挑战。
大规模网络数据的特征提取与智能分析研究
大规模网络数据的特征提取与智能分析研究随着互联网的飞速发展和智能化技术的迅猛发展，大规模网络数据的特征提取与智能分析研究成为当前互联网领域的重要研究课题之一。
本文将围绕这一主题展开，深入探讨大规模网络数据特征提取与智能分析的方法与应用。
一、引言随着互联网的飞速发展，各种网络应用不断涌现，使得海量的网络数据产生和积累。
这些数据蕴含着海量的信息和价值，通过对这些数据进行特征提取和智能分析，可以为网络安全、商业决策、信息推荐等提供支持。
二、大规模网络数据特征提取方法1. 数据预处理：对原始网络数据进行去重、过滤、清洗等预处理工作，保证数据质量和减少噪声影响。
2. 特征选择：从众多的网络特征中选择出具有代表性和区分性的特征，以降低维度和提高算法效率。
3. 特征提取方法：通过统计学、机器学习等方法提取网络数据的特征。
常见的特征包括传输层特征（如报文长度、传输时间）、网络层特征（如传输协议、TTL值）、应用层特征（如HTTP方法、URL长度）、流级特征（如包数量、包大小）等。
4. 特征嵌入：将不同层次的特征进行融合，构建更全面、更准确的特征表达。
5. 深度学习方法：利用深度神经网络进行特征学习和表示学习，提取数据中的高级特征。
三、大规模网络数据智能分析方法1. 统计分析：通过对大规模网络数据进行统计分析，揭示数据的分布情况、规律和趋势。
2. 数据挖掘：利用机器学习和数据挖掘算法，从网络数据中发现隐藏的知识、模式和规律。
常见的数据挖掘任务包括分类、聚类和关联规则挖掘等。
3. 异常检测：通过比较网络数据的实际值和预期值，识别异常行为和潜在风险。
4. 预测与预警：通过历史数据和模型，对未来的网络行为进行预测，提供预警和决策支持。
5. 社交网络分析：研究社交网络中的社区结构、传播模型和影响力等，揭示网络中的社交关系和行为。
四、大规模网络数据特征提取与智能分析应用1. 网络安全：借助特征提取和智能分析方法，实现入侵检测、恶意行为识别、威胁情报分析等网络安全任务，提高网络安全的检测和响应能力。
计算机网络中的网络流量分析与行为识别研究
计算机网络中的网络流量分析与行为识别研究随着计算机网络的快速发展和普及，网络安全问题成为了一个全球性的关注焦点。
网络攻击、恶意软件和黑客行为等威胁正不断增加，使得网络管理员和安全专家迫切需要有效的网络流量分析与行为识别技术来保护网络的安全。
网络流量分析是通过监视和分析网络数据流量来获取或提取对网络性能、安全和行为的有关信息。
它是网络安全基础的一部分，能够帮助识别和应对各种网络威胁及恶意行为。
一种常见的网络流量分析方法是使用深度数据包检测（Deep Packet Inspection, DPI），该技术能够逐个检查和分析网络数据包的内容和结构。
通过DPI技术，可以对网络流量进行高级过滤和分类，从而有助于确定特定类型的流量或行为。
此外，基于机器学习的网络流量分析也成为一种流行趋势。
通过构建和训练机器学习模型，网络管理员可以利用这些模型来识别和预测网络上的异常行为。
常见的机器学习算法包括支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）等。
这些算法能够根据已知的网络流量数据建立模型，并对未知的流量进行分类和识别。
另一个重要的网络流量分析技术是流量数据挖掘。
流量数据挖掘通过对大量的网络流量数据进行分析和挖掘，以发现隐藏在其中的模式和关联。
这些模式和关联可以用于识别网络攻击、异常行为以及不寻常的流量模式。
行为识别是网络流量分析中的一个关键任务。
它旨在识别正常和异常网络行为，并及时做出相应的反应。
常见的行为识别方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法通过定义一系列规则和规范，来检测和阻止网络上的一些已知攻击和恶意行为。
这些规则可以基于特定的网络协议、数据包的内容、源IP地址等多个方面进行定义。
然而，基于规则的方法在应对未知的攻击和行为时可能会有限。
基于统计的方法通过分析网络流量数据的统计特性来识别异常行为。
例如，可以通过计算网络流量的平均带宽、包的平均长度、包的到达时间间隔等来判断网络行为的正常性。
网络安全特征提取与威胁分析研究
网络安全特征提取与威胁分析研究第一章网络安全特征提取的重要性网络安全是当今互联网时代面临的重要问题之一。
随着网络攻击手段的不断变化和网络威胁的日益增加，对于网络安全的保护变得愈发重要。
而网络安全特征提取作为网络安全领域的一项关键技术，能够提供有效的数据分析和威胁分析能力，有助于识别和预测潜在的网络威胁。
1.1 网络安全特征提取的定义网络安全特征提取是指从网络数据流中提取出具有代表性的特征，用于分析和检测网络威胁。
网络数据流包含了大量的信息，例如源IP地址、目标IP地址、端口号、传输协议等等。
通过对这些信息的提取与分析，可以发现潜在的网络安全威胁。
1.2 网络安全特征提取的方法网络安全特征提取的方法多种多样，下面我们介绍几种常见的方法。
1.2.1 流量分析流量分析是指对网络数据流量进行细粒度的分析和提取。
通过对网络流量的捕获和存储，可以提取出各种特征信息，如传输协议、数据包长度、传输速率等等。
流量分析可以帮助我们了解网络的运行状态，识别异常流量和攻击行为。
1.2.2 数据挖掘数据挖掘技术能够高效地处理大量的网络数据，并从中发现隐藏的规律和模式。
通过对网络数据进行聚类、分类和关联分析等操作，可以挖掘出网络威胁的特征和行为特征，为网络威胁的预测和防御提供支持。
1.2.3 机器学习机器学习是一种基于数据的学习方法，通过对大量的网络数据进行训练和学习，从中构建网络威胁模型，并使用该模型进行威胁检测。
机器学习方法可以自动地从数据中提取特征，并对未知的网络数据进行分类和判别，提高了网络威胁检测的准确性和效率。
第二章网络安全威胁分析的研究现状网络安全威胁分析作为网络安全领域的核心问题之一，一直受到广泛关注。
目前，研究者们针对网络安全威胁分析的问题，提出了各种方法和技术。
2.1 基于规则的方法基于规则的方法是指基于已知攻击行为和威胁规则，制定相应的安全策略和规则，并在网络流量中匹配和检测这些规则。
这种方法可以快速识别已知威胁，但对于未知的威胁或变种攻击则无能为力。
异常网络行为样本自动提取技术研究
异常网络行为样本自动提取技术研究随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出。
异常网络行为是指网络用户在使用网络时表现出与正常行为模式不符的行为，可能是恶意攻击、网络犯罪等不良行为的前兆。
因此，对于异常网络行为的自动提取技术的研究变得尤为重要。
异常网络行为样本自动提取技术是指通过对大量网络数据进行分析和挖掘，自动识别和提取出具有异常特征的网络行为样本的一种技术。
该技术主要包括数据收集、特征提取、行为分析和模式识别等步骤。
首先，数据收集是异常网络行为样本自动提取技术的基础。
通过网络监控、日志记录等手段，收集大量的网络数据。
这些数据可以包括网络流量、用户行为日志、系统日志等。
数据的收集需要广泛覆盖不同类型的网络和用户，以保证提取到的样本具有一定的代表性。
其次，特征提取是异常网络行为样本自动提取技术的核心。
通过对收集到的网络数据进行预处理和特征提取，得到可以描述网络行为的特征向量。
特征的选择应该具有一定的代表性和区分度，能够有效地区分出正常行为和异常行为。
然后，行为分析是异常网络行为样本自动提取技术的关键。
通过对特征向量进行聚类、分类等分析方法，识别出具有异常特征的网络行为样本。
行为分析的目标是将正常行为和异常行为进行区分，并提取出异常行为样本。
最后，模式识别是异常网络行为样本自动提取技术的目标。
通过对行为分析结果的统计分析和建模，提取出网络行为的模式。
这些模式可以用于网络安全检测、入侵检测等方面，为网络安全提供支持。
总之，异常网络行为样本自动提取技术的研究对于保障网络安全具有重要意义。
通过该技术的应用，可以快速识别和提取出具有异常特征的网络行为样本，为网络安全的预警和防御提供支持。
未来，随着技术的不断发展，异常网络行为样本自动提取技术将会得到进一步完善和应用，为网络安全提供更加可靠的保障。