浅析网络异常流量分析检测研究与实现

伴随着互联网技术与网络业务的快速发展,网络规模逐渐扩大,网络运用开始逐步朝多元化、多样化以及复杂化的方向发展.现今,网络流量监测已经逐渐发展为计算机网络运用当中一个必不可少的内容与环节.文章将对网络异常流量加以说明,并对网络异常流量检测技术研究与实现进行分析与研究.     

基于长短期记忆网络的工控网络异常流量检测

针对目前工控网络异常流量检测方法存在识别准确率不高和识别效率低的问题,结合工控网络具有周期性的特点,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的时序预测的异常流量检测模型.该模型以LSTM网络模型为核心,用前15分钟的正常历史流量序列预测下一时刻的流量数据,在测试集上准确率为98.12%的前提下,可以认为模型的预测值即为正常值,通过对比实际值和预测值来判断是否出现异常.在不降低识别准确率的前提下,由于提前计算出了预测值,该方法大幅度提高了检测效率.     

软件定义网络中的异常流量检测研究进展

软件定义网络(software defined networking,简称SDN)是一种新型的网络架构.SDN将控制层从数据层分离并开放网络接口,以实现网络集中控制并提高网络的可扩展性和编程性.但是SDN也面临诸多的网络安全威胁.异常流量检测技术可以保护网络安全,防御恶意流量攻击.对SDN异常流量检测进行了全面的研究,归纳了数据平面和控制平面可能遭受到的网络攻击;介绍并分析了位于应用平面、控制平面和中间平台的异常流量检测框架;探讨了异常流量识别机制、负载均衡机制、异常流量追溯机制和异常缓解机制;最后指明SDN异常流量检测在未来工作中的研究方向.     

基于模糊相对熵的网络异常流量检测方法研究

基于模糊相对熵的网络异常流量检测方法可以在缺乏历史流量数据的情况下,通过对网络流量特征进行假设检验,实现对网络异常行为的检测发现。通过搭建模拟实验环境,设计测试用例对基于模糊相对熵的网络异常流量检测方法进行多测度测试验证,结果表明该方法在设定合理模糊相对熵阈值的情况下检测率可达84.36%,具有良好的检测效率。     

基于数据挖掘的网络异常流量入侵检测方法

为解决利用传统方法进行网络流量异常入侵检测时存在检测正确率较低的问题,提出基于数据挖掘的网络流量异常入侵检测方法。根据网络攻击行为对网络异常流量特征属性进行提取,利用数据挖掘的关联分析找出异常流量特征之间的相关性,并将网络异常流量特征进行联合计算熵值处理,实现异常网络流量入侵检测。实验结果表明,设计的网络流量异常入侵检测方法在不同入侵行为类型上的检测正确率均在96.00%以上,证明该方法可以准确地检测出网络中潜在的入侵行为,具有较好的实用性。     

智能变电站过程层网络异常流量检测

为了避免智能变电站过程层网络通信出现异常变动的现象,需要准确检测智能变电站过程层网络异常流量,为此提出新型的检测方法.设计了基于网络演算的变电站通信网络流量计算模型,将根节点全部设成信源,通过流量路由实现周围输入与输出端口的联系,获取智能变电站过程层网络中全部设备端口输入与输出流量.还应用优化支持向量模型进行异常流量检测,将网络异常流量与正常流量分类,实现智能变电站过程层网络异常流量检测.实验结表明:在检测,网络流量特征提取、异常流量检测效果均符合应用需求.     

基于流量信息结构的异常检测

由于人们对网络流量规律的认识还不够深入,大型高速网络流量的异常检测仍然是目前测量领域研究的一个难点问题.通过对网络流量结构和流量信息结构的研究发现,在一定范围内,正常网络流量的IP、端口等具有重尾分布和自相似特性等较为稳定的流量结构,这种结构对应的信息熵值较为稳定.异常流量和抽样流量的信息熵值以正常流量信息熵值为中心波动,构成以IP、端口和活跃IP数量为维度的空间信息结构.据此对流量进行建模,提出了基于流量信息结构的支持向量机(support vector machine,简称SVM)的二值分类算法,其核心是将流量异常检测转化为基于SVM的分类决策问题.实验结果表明,该算法具有很高的检测效率,还初步验证了该算法的抽样检测能力.因此,将该算法应用到大型高速骨干网络具有实际意义.     

基于卷积神经网络的工控网络异常流量检测

针对工控系统中传统的异常流量检测模型在识别异常上准确率不高的问题，提出一种基于卷积神经网络（CNN）的异常流量检测模型。该模型以卷积神经网络算法为核心，主要由1个卷积层、1个全连接层、1个dropout层以及1个输出层构成。首先，将实际采集的网络流量特征数值规约到与灰度图像素值相对应的范围内，生成网络流量灰度图；然后，将生成好的网络流量灰度图输入到设计好的卷积神经网络结构中进行训练和模型调优；最后，将训练好的模型用于工控网络异常流量检测。实验结果表明，所提模型识别精度达到97.88%，且与已有的精度最高反向传播（BP）神经网络测精度提高了5个百分点。     

基于熵的网络异常流量检测研究综述

网络流量异常检测及分析作为一种重要的网络监管控制手段,是网络及安全管理领域的重要研究内容.本文探讨了网络异常流量的种类,简述了基于传统的异常检测方法在网络异常流量检测中的应用以及存在的问题.针对基于信息熵、相对熵、活跃熵等熵值理论在网络异常流量检测中的研究,阐述了基于熵值理论的异常检测在国内外的研究进展情况.总结了当前基于熵值理论的异常检测研究工作中存在的问题及改进方向.     

基于网络全局流量异常特征的DDoS攻击检测

由于分布式拒绝服务（DDoS）攻击的隐蔽性和分布式特征，提出了一种基于全局网络的DDoS检测方法。与传统检测方法只对单条链路或者受害者网络进行检测的方式不同，该方法对营运商网络中的OD流进行检测。该方法首先求得网络的流量矩阵，利用多条链路中攻击流的相关特性，使用K L变换将流量矩阵分解为正常和异常流量空间，分析异常空间流量的相关特征，从而检测出攻击。仿真结果表明该方法对DDoS攻击的检测更准确、更快速，有利于DDoS攻击的早期检测与防御。     

一种基于重构误差的交通轨迹异常检测方法

传感器技术的飞速发展催生了大量交通轨迹数据,轨迹异常检测在智慧交通、城市规划、道路监控等领域具有重要的应用价值。针对传统基于距离和有监督机器学习异常检测方法提取有效特征困难、容易出现过拟合、异常检测效果差等问题,提出了一种基于轨迹重构误差的无监督异常检测方法。该方法使用基于循环神经网络的自编码器对输入轨迹进行重构,通过最小化重构输出和原始输入之间的差异,使模型学习正常轨迹的运动特征。重构误差大于异常阈值的轨迹被判定为异常轨迹。为了避免人工标注异常,利用数据驱动的交通模拟方法,合成了包含不同异常类型的轨迹数据。基于交通轨迹标注数据的实验结果表明,该方法的异常检测性能在各项指标上显著优于传统基于距离的方法以及机器学习分类算法,验证了该无监督方法的有效性和实用性。     

SDN架构下基于ICMP流量的网络异常检测方法

互联网控制报文协议(Internet Control Message Protocol,ICMP)实时地反映着网络的状态,当网络故障或受到攻击时,ICMP报文在整个流量中出现的概率,以及ICMP流量中不同类型的报文比例等特征都会发生变化.本文利用ICMP流量小的特点,并结合SDN架构中控制面可对ICMP流量进行集中观察的优势,采用SVM分类的方法,提出一种轻量级的异常检测机制以改善异常检测的实时性和准确性——AD-ICMP-SDN(Anomaly Detection Method based on ICMP Traffic for SDN).实验结果证明,AD-ICMP-SDN在检测准确率和误报率等指标上展现了较好的性能.     

一种基于用户会话的异常检测方法

随着网络技术的发展,人们对网络的依赖性越来越强,但同时网络攻击给网络用户造成了严重的信息泄露和巨大的经济损失。如何从浩瀚的用户访问信息中发现对网站具有恶意攻击行为的用户就成为了Web服务管理者亟需解决的重要问题。对Web服务日志的深入分析后,发现攻击访问用户与正常访问用户在访问Web服务时形成的日志记录具有不同的特征。通过特征提取并且进行必要假设后,利用朴素贝叶斯分类算法构建异常检测分类模型,取得了较好的检测效果。     

基于马尔科夫链的主机异常检测方法研究

提出了基于马尔科夫链模型的主机异常检测方法,首先提取特权进程的行为特征,并在此基础上构造Markov模型。由Markov模型产生的状态序列计算状态概率,根据状态序列概率来评价进程行为的异常情况。利用Markov模型的构造充分提取特权进程的局部行为特征的相互关系。实验表明该模型算法简单、实时性强、检测率高、误报率低、适合用于在线检测。     

一种基于模糊综合评判的入侵异常检测方法

目前国际上已实现的大多数入侵检测系统是基于滥用检测技术的，异常检测技术还不太成熟，尤其是基于网络的异常检测技术，如何提高其准确性、效拿和可用性是研究的难点．提出了一种面向网络的异常检测算法FJADA，该算法借鉴了模糊数学的理论，应用模糊综合评判工具来评价网络连接的“异常度”，从而确定该连接是否“入侵”行为．实验证明，该方法能检测出未知的入侵方式，而且准确性较高．     

基于EBP的宏观网络流量异常行为检测

针对以往Hurst指数估算方法在求解精度和实时性上的不足,提出将EBP引入到网络流量白相似特性分析中,对比实验表明EBP对Hurst指数的估算更精确、实时性更高。利用EBP的这一优势将其运用到宏观网络行为的在线实时分析和异常行为的检测中,对林肯实验室宏观网络行为数据的分析表明,正常行为和异常行为的Hurst分布曲线差异明显。与传统匹配方法相比,基于EBP的异常行为检测方法检测效率更高。     

基于尖点突变模型的联动网络流量异常检测方法

针对现有方法没有考虑联动网络流量的非线性动力学特性,以及不能有效区分正常联动业务流量和异常攻击流量的问题,提出了一种基于尖点突变模型的联动流量异常检测方法。通过对联动网络流量非线性动力学特征参数的分析与提取,建立正常流量的尖点突变模型;利用模型的平衡曲面来描述网络流量系统的行为,构造正常网络流量行为的平衡曲面;并以网络流量行为相对于正常平衡曲面的偏离程度作为异常检测的依据。实验结果表明,所提方法具有较高的检测率和较低的误报率。     

基于信息熵的大规模网络流量异常检测

提出了基于信息熵的大规模网络流量异常检测方法。该方法吸收了子空间方法的思想,并结合了K-means分类方法。以校园网为实验环境,应用基于信息熵的方法实现了网络流量异常检测的全过程。通过实验结果与应用标准子空间方法对测量数据分析结果的对比,证明了基于信息熵的大规模网络流量异常检测有着更高的检测精度。     

基于Wavelet_AR的网络异常检测

提出了一种小波分析和AR模型结合的实时网络异常检测模型。利用小波分析的多尺度特性,将网络流量分解为多层频率成分更加单一,更易于估计的细节层次,然后在各个不同的细节层次上,采用AR预测模型进行异常检测。与现有模型相比,这种模型有较高的准确度。