利用大數據有效開展網絡異常流量檢測

“IPv6網絡下基于大數據的網絡異常流量檢測技術研究”項目是在寧夏大學網絡與管理中心王學明教授帶領下，由信息工程學院張瑩、李小敏、郭旭東、王云婷四人組成的團隊共同開展研究，本刊采訪了該團隊的隊長張瑩，為我們詳細介紹了目前這個項目的進展情況。

《中國教育網絡》：請簡單介紹你們目前參與的項目。

張瑩：開展“IPv6網絡下基于大數據的網絡異常流量檢測技術研究”項目，目的是在已有網絡異常流量監測技術基礎上，結合當前大數據的相關研究與技術，利用寧夏大學現在的網絡資源,研究IPv6網絡下基于大數據的網絡異常流量監測技術。該項目周期從2017年5月開始實施，到今年5月將會驗收。

目前項目的研究內容包括四方面內容：一是IPv6網絡環境下網絡流量特征參數提取方法；二是IPv6網絡環境下基于流量行為特征的網絡異常流量分類和檢測方法；三是大數據流量下對未知攻擊的感知與識別方法；四是建立IPv6網絡環境下基于流量行為特征的網絡異常流量檢測應用測試平臺。

項目目前也取得了一些成果，主要包括：首先項目已經完成了IPv6網絡異常流量檢測測試平臺的前端開發及后端部分開發；第二，完成異常檢測算法對IPv6網絡流數據的測試和分析；第三，在純IPv6網絡環境下對異常檢測算法進行改進，并用IPv6網絡流作為數據集對改進的算法進行測試；第四，在IPv6網絡異常流量檢測測試平臺上對論文中使用過的異常檢測算法進行實驗分析，并發表與項目相關的論文；第五，使用未使用的異常檢測算法進行實驗分析，并通過比較，選擇性能最優的算法運用到實際應用中。

項目最大的創新有以下三點： 1.基于網絡流量行為分析，研究IPv6網絡環境下基于行為分析的網絡異常流量分類和檢測方法；2.在對網絡流量進行行為分析的基礎上，結合機器學習算法和大數據處理工具，有效降低檢測算法在數據預處理和規則集建立過程中的時間消耗的實現策略及方法；3.基于IPv6網絡環境下對未知網絡攻擊的識別與確定，結合高校校園網絡實際網絡環境，有效提高了網絡運行維護保障能力。

《中國教育網絡》：為什么要開展這個項目，在項目研究過程中有什么收獲？

張瑩：寧夏大學作為中國教育和科研計算機網CERNET接入節點之一，理應在下一代互聯網技術的研究中做出應有的貢獻，項目在王學明教授的帶領下，基于IPv6網絡下開展了基于大數據的網絡異常流量檢測技術研究，并發表了相關論文，對下一代互聯網技術的研究具有一定的借鑒作用。

我作為項目負責人在做項目的過程中受益匪淺。不僅掌握了網絡異常流量相關檢測技術、IPv6網絡安全相關技術，以及IPv6異常數據流分類中的噪聲處理技術，并發表期刊論文一篇。同時還研究了IPv6網絡環境下網絡流量特征參數提取方法，并投遞會議論文一篇。掌握了IPv6網絡環境下基于流量行為特征的網絡異常流量分類和檢測方法，并發表期刊論文一篇。還學習研究了大數據流量下對未知攻擊的感知與識別方法。最重要的是學習了項目管理知識，增強了自身的科研能力和專業技能，增強了團隊意識，這在以后工作和學習過程中非常重要。與此同時，做項目期間還參加了一些會議，增長了見識。參加了相關技術的培訓，在個人能力方面也有了極大的提高。

《中國教育網絡》：您認為項目的應用前景如何？未來有何改進的想法？

張瑩：該項目的研究對IPv6網絡環境中已知和未知網絡攻擊的監測與防范、網絡空間安全的維護、信息安全技術的發展，具有重要的理論和實踐意義。項目服務用戶群體為使用IPv6環境的學校、研究所等。

隨著當前IPv4地址即將耗盡，IPv4向IPv6過渡已成為必經之路，IPv6的應用將對入侵檢測、異常流量分析等方面的發展產生重大影響。因此研究IPv6網絡下基于大數據的網絡異常流量檢測技術十分有必要。該項目在實施過程中搭建了IPv6網絡下基于大數據的網絡異常流量檢測平臺，對不熟悉IPv6環境的使用者理解IPv6流量起到了很大的作用。該項目對現有的網絡異常流量的分析方法進行了整理，并對各種方法的優缺點進行對比，給以后研究下一代互聯網技術的研究者提供了理論基礎。

由于時間關系，對方法進行驗證時沒有找到大量的數據進行驗證，可能在針對特有的IPv6異常流量中無法進行異常流量模型的生成，還需要尋找大量數據進行這方面的改進。

本項目只涉及局域網內的異常流量分析，在今后研究過程中可以考慮不同國家或地區的管轄區的流量分析，異常檢測系統的設計考慮各轄區的政策法規以及時區等問題。