基于網絡空間安全的網絡流量異常檢測探究
——評《網絡流量的異常檢測監控方法及相關技術研究》

書名:網絡流量的異常檢測監控方法及相關技術研究

作者:顏若愚

ISBN:9787514187151

出版社:經濟科學出版社

出版時間:2017-11

定價:41.00元

網絡流量異常檢測是網絡空間安全中的重要環節之一,用于發現和識別網絡中的異常流量模式和行為,以便及時采取適當的措施來保護網絡免受攻擊和惡意活動的影響。由顏若愚著、經濟科學出版社出版的《網絡流量的異常檢測監控方法及相關技術研究》一書,通過分析網絡流量的統計特征和攻擊行為特征,對網絡流量異常檢測與評估方法,例如基于信息理論的流量矩陣異常檢測與評估,以及網絡攻擊檢測與識別方法,例如基于自適應濾波的DDoS攻擊檢測與評估,進行了系統研究。該書還研究設計了針對高速網絡的流量異常檢測與監控系統,具有實際應用和技術指導意義。

隨著網絡的普及和人們對網絡不可或缺性的認識,網絡安全問題的重要性愈發凸顯。一方面,網絡上存在各種類型的威脅和攻擊,包括網絡入侵、惡意軟件、拒絕服務攻擊、數據泄露等,可能導致網絡服務中斷、數據泄露、系統癱瘓等嚴重后果。進行網絡流量異常檢測可以幫助及時發現這些攻擊行為并采取相應的防御措施。另一方面,現代網絡攻擊往往具有隱蔽性和復雜性,難以被傳統的安全防護措施所捕獲和阻止。攻擊者不斷改進攻擊技術,采用高級的欺騙手段和隱蔽的攻擊路徑。網絡流量異常檢測可以通過分析網絡流量的行為模式和特征,發現隱藏的攻擊行為。結合書中內容,基于網絡空間安全的網絡流量異常檢測包含以下三個關鍵部分。

第一,網絡流量異常檢測的第一步是從網絡數據中提取有效的特征。這些特征包括基本特征、傳輸層特征、時序特征、統計分布特征及頻譜特征等。特征提取的選擇和設計應該多方位評估各關鍵要素,包括數據的可用性、特征的可解釋性、計算效率和檢測準確性等。針對具體問題和數據集特點,特征提取通常需要進行實驗和調整,以找到最適合的特征提取方法。常用的特征提取方法包括統計分析、機器學習算法和深度學習技術,這些方法能夠從原始數據中自動提取具有較強表征能力的特征。隨著技術的發展,新的特征提取方法和技術不斷涌現,可以進一步改進流量異常檢測的性能和效果。

第二,一旦提取了流量特征,就需要使用適當的算法來檢測異常。傳統的方法包括基于規則的方法、統計分析方法和機器學習方法。基于規則的方法使用預定義的規則集來判斷流量是否異常,但對新型攻擊或未知異常的檢測效果有限。統計分析方法通過建立正常流量的統計模型,利用統計學方法檢測流量的偏差。機器學習方法可以通過訓練分類器來學習正常和異常流量之間的模式差異,并用于新的流量的分類。隨著技術的發展,流量異常檢測方法更加先進。目前,深度學習方法在網絡流量異常檢測中的應用越來越多。例如,使用卷積神經網絡或循環神經網絡來學習網絡數據的特征表示和序列模式,以檢測異常流量。深度學習方法能夠自動學習復雜的特征表示,對于復雜的攻擊模式和未知的異常行為具有較好的適應性。需要注意的是,不同的異常檢測算法在性能和適應性方面具有不同的特點。實際應用中,可以根據具體的場景靈活選擇算法或采用多種算法的組合策略,以提高檢測的準確性和魯棒性。此外,異常檢測算法的性能還受到數據集規模、特征表示、模型調優等因素的影響,因此在實際應用中需要進行實驗和調整,以找到最合適的算法和參數設置。

第三,網絡流量異常檢測需要實時監測流量并及時響應異常情況,這可以通過持續監控網絡流量并使用實時分析技術來實現。實時監測需要及時獲取網絡流量數據,系統可以使用網絡流量分析工具(如Wireshark)或網絡設備上的監測端口(如SPAN端口或鏡像端口)來實時采集流量數據。當檢測到異常流量時,可以觸發警報或自動化的響應機制,如阻止流量、重新配置網絡規則或通知安全團隊等。自動化響應可以根據不同的攻擊類型靈活調整響應策略,以減少對網絡正常流量的影響。

總之,網絡流量異常檢測的目的是及時發現網絡攻擊和異常行為,保護計算機網絡的安全性和可用性,防止數據泄露和服務中斷。基于網絡空間安全的網絡流量異常檢測是一個持續發展和研究的領域,隨著網絡攻擊和威脅的不斷演變,檢測方法也需要不斷更新和改進。