基于機器學習的網絡信息異常流量檢測與自適應防御策略

摘要：文章提出一種基于機器學習的網絡信息異常流量檢測與防御方案，融合AdaBoost 和隨機森林算法構建集成模型，并設計了基于異常置信度反饋的流量塑形機制和環境狀態感知的彈性決策框架。實驗結果表明，該方案在SQL 注入等典型攻擊場景下檢測精度達97.8%，誤報率僅為0.6%，在處理DNS 隧道等復雜攻擊時檢測延遲控制在4.1ms內。

關鍵詞：異常流量檢測；機器學習；集成學習；主動防御；彈性決策

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）06 -0097-03開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

0 引言

隨著數字化轉型的加速推進，網絡攻擊手段日益呈現智能化與隱蔽化特點，傳統基于規則庫和特征匹配的檢測技術難以應對復雜多變的攻擊模式，異常流量導致的數據泄露與服務中斷等問題愈發嚴峻[1]。相比之下，機器學習憑借強大的數據建模與特征挖掘能力，為動態識別未知威脅提供了新的解決思路。本文聚焦機器學習驅動的異常流量檢測與防御體系構建，旨在突破傳統方法的局限，提升網絡主動防御能力，為數字經濟時代的網絡安全提供理論支撐與技術參考。

1 網絡信息異常流量相關理論與技術基礎

1.1 網絡信息異常流量的概念與特征分析

網絡信息異常流量（Network Information AnomalyTraffic，NIAT）是指偏離正常通信行為的數據流動現象，通常攜帶惡意載荷，并表現出異常的時間-空間分布特征，如突發性、周期性或持續性等。其產生原因多種多樣，包括惡意軟件活動、網絡入侵、DDoS攻擊以及數據滲透等。不同類型的異常流量呈現出各自獨特的行為模式，例如，僵尸網絡常通過集中式命令與控制（Command and Control，Camp;C）通信進行操控，而蠕蟲病毒以掃描與快速傳播為主要特征。此外，針對性更強的高級持續性威脅（Advanced PersistentThreat，APT）通常采用復雜的隱蔽技術，通過偽裝成正常業務流量實現長期潛伏與攻擊[2]。

1.2 機器學習基礎理論

機器學習（Machine Learning，ML）作為人工智能的核心，為異常流量檢測提供了新的理論視角。其中，監督學習（Supervised Learning，SL）通過構建數據與標簽間的映射關系，實現對未知樣本的分類預測，典型算法如支持向量機（SVM）和隨機森林（RandomForest），這些方法在有足夠標注數據的情況下表現優異，但SL依賴大量人工標注數據，在實際應用中往往難以滿足。無監督學習（Unsupervised Learning，UL）則利用數據內在結構，通過聚類算法如K-means、DB?SCAN以及基于密度估計的方法如孤立森林發現異常模式，盡管UL缺乏明確的優化目標，其性能表現不夠穩定，但在無標簽數據場景下仍具有重要價值[3]。此外，強化學習結合探索與利用策略，在動態環境中實現策略迭代優化，例如Q-learning 和深度Q 網絡（DQN），但面臨狀態空間爆炸問題。而深度學習憑借其強大的特征提取與表示能力，有望克服傳統ML方法的局限性，卷積神經網絡和循環神經網絡及其變體如長短期記憶網絡和自編碼器在異常流量檢測中表現出色，能夠自動提取復雜的特征模式，成為該領域的新興范式，顯著提升了檢測精度和效率。

2 基于機器學習的網絡信息異常流量檢測模型

2.1 特征提取與選擇

特征提取與選擇階段，首先從原始網絡流量數據中提取60秒時間窗口內的統計特征。這些特征包括數據包總數量、字節傳輸總數、平均包長度以及各個協議類型的流量占比等。具體計算方法方面，數據包數量是指在該時間窗口內捕獲的所有數據包的計數，字節數則是通過對所有數據包長度進行求和來獲得。同時，對負載內容進行深度解析，從中提取應用層協議（如HTTP、DNS等）的關鍵字段，例如HTTP請求的方法、狀態碼以及DNS查詢的域名等，并計算這些字段在流量中的頻度分布。在特征選擇過程中，采用互信息增益比（Information Gain Ratio，IGR）算法，對提取的特征進行排序，以找出前K個最具區分度的特征子集。K的取值范圍設置為原始特征數的5%到15%。IGR通過度量特征對目標標簽的貢獻率與特征自身熵值的比率，有效地平衡了特征的相關性與獨特性。此過程有助于篩選出那些對分類任務最為重要的特征。此外，為了增強特征選擇的效果，引入了L1正則化項，以約束特征權重的稀疏性，進一步壓縮特征空間，確保最終模型能夠以較少的特征集實現高效的分類性能。

2.2 模型構建與訓練

在特征選擇的基礎上，本文采用一種融合多種機器學習算法的集成模型來實現異常流量檢測。首先，將數據集按照8：2的比例隨機劃分為訓練集和測試集。在訓練階段，基學習器采用決策樹（DecisionTree，DT）算法，通過遞歸地選擇最優劃分特征，構建一個深度為h（一般取值在3～8之間）的樹結構[4]。為了提高模型的泛化能力，在每個節點上引入隨機特征子采樣機制，即從K個特征中隨機選取k=log2K個特征作為候選劃分特征集合，這樣可以有效地防止過擬合。

通過以上方式，AdaBoost能夠自適應地調整訓練過程，不斷加強對難以分類樣本的學習。此外，為了進一步提升檢測性能，還引入隨機森林作為另一種基學習器，RF通過bagging策略構建多個互補的決策樹，并通過投票機制整合結果。

最后，將AdaBoost和隨機森林的輸出進行加權平均，得到最終的異常概率值。該集成模型不僅能夠在保證檢測精度的情況下，顯著提高了模型的魯棒性和可解釋性，為實際部署奠定了良好的基礎。通過對不同算法的結合與優化，我們能夠更全面地捕捉異常流量的特征，從而提高模型的檢測能力。

2.3模型迭代與優化

在模型迭代優化階段，采用分層梯度修正與參數空間映射相結合的策略，突破傳統單步調參的局限性。核心機制在于構建雙路徑優化目標：一方面通過反向傳播算法修正基學習器的局部決策邊界，另一方面利用超平面投影技術實現特征空間到參數空間的非線性映射。針對集成模型中的決策樹（DecisionTree，DT）基學習器，引入節點分裂閾值τ∈[0.2，0.8]的彈性約束條件，其動態調整公式為：

流量塑形機制包括以下步驟：首先監測網絡流量，識別來源和特性；接著對流量進行分類，確定優先級；然后根據分類結果動態調整傳輸速率，以確保關鍵流量的順利傳輸；最后定期評估和優化策略，以提高網絡性能。

當s_agt;Θ （t） 時，觸發分級響應策略：首先對可疑流量施加令牌桶限速（令牌生成速率r=500 MB/s，桶容量B=2 GB），隨后通過深度包檢測（Deep Packet In?spection，DPI）引擎解析負載特征[5]。若檢測到SQL注入或緩沖區溢出等攻擊指紋，則啟動會話劫持機制——向終端發送偽裝成正常協議的RST/FIN數據包（生存時間TTL=64 ms），迫使連接終止。為應對分布式拒絕服務（Distributed Denial of Service，DDoS）攻擊，設計基于源IP熵值的動態黑名單：當目標IP的請求熵HIP lt; 2.5 bit時，自動激活BGP流規格路由策略，將攻擊流量重定向至清洗中心。該機制通過多層協同作用，在5ms內完成從檢測到處置的全鏈條響應。

3.2 動態防御策略研究

在動態環境適配過程中，不同于靜態策略的剛性執行框架，本文構建基于環境狀態感知與策略遷移的彈性決策機制。其核心機理在于將網絡拓撲特征矢量vt映射至策略空間P，通過連續時間馬爾可夫決策過程實現防御動作的動態優選。定義環境敏感因子?（t） = ‖?_v R（t）‖₂ （R（t）為實時風險評分），當φ（t）gt;1.2bit/s時觸發策略重組：首先從歷史攻擊模式庫中檢索相似度ρ∈[0.7，0.9]的案例集，采用加權K 最近鄰（Weighted K-Nearest Neighbors，WKNN）算法生成候選策略簇。策略優選準則由改進的折扣累積回報函數決定：

策略執行階段引入滯后補償機制：若流量特征突變速率Δv/Δt gt; 5dim/s，則自動增強深度包檢測引擎的協議解析深度至L7層，同時將流量鏡像比例從基準值α=0.2提升至min（0.2+0.05Δt，0.8）。該架構通過多尺度狀態感知與策略空間的動態坍縮擴展，實現防御規則與攻擊模式的非對稱博弈均衡。

4 實驗設計與結果分析

4.1 實驗環境與數據集構建

為驗證所提出模型及策略的有效性，本文在受控實驗環境下開展性能評測。實驗平臺采用配置為In?tel Xeon E5-2680 v4處理器（14核心，2.4GHz）、128GBDDR4 內存的高性能服務器，操作系統為Ubuntu20.04 LTS，確保了系統的穩定性與高效性。網絡環境通過Cisco Nexus 9336C-FX2 交換機（36×100GbE 端口）構建，具備高帶寬和低延遲的優勢，同時部署了Zeek 4.0.3 網絡監控系統，用于流量數據的采集與分析。

數據集包含兩部分：第一部分是基準數據集，數據采集過程從校園網核心交換機鏡像采集了72小時的正常流量，總計達到1.2TB。在此基礎上，通過KaliLinux工具發起SQL注入、跨站腳本（XSS）攻擊等典型攻擊場景，生成約占15%的異常流量樣本，提供了一個較為真實的混合流量環境。第二部分是復雜場景數據集，額外引入了分布式環境下的多源異構攻擊流量，具體包括低速DoS攻擊（請求速率lt;50pps）和DNS隧道傳輸（負載熵值gt;4.5bit）等，旨在測試模型在多種攻擊模式下的適應能力。

采用分層抽樣方法，數據集按8：1：1的比例劃分為訓練集、驗證集和測試集，以確保各個數據集的代表性和均衡性。在特征提取過程中，采用60秒滑動窗口技術，計算得到了137維統計特征。通過信息增益比（IGR）算法的篩選，最終確定了包含最具判別力的28 維特征子集。

實驗重點考查檢測精度、實時性及策略適應性三個維度的性能指標，以全面評估所提出模型在不同場景下的表現。這將有效驗證模型的實用性與有效性，為后續部署提供重要依據。

4.2 實驗結果展示與分析

通過多輪對照實驗，系統評估了所提模型在不同場景下的檢測與防御效能。如表1展示了核心性能指標的測試結果。

實驗數據表明，所提方案在SQL注入等典型攻擊場景下表現優異，檢測精度達97.8%，誤報率僅為0.6%。在處理復雜度較高的DNS隧道攻擊時，檢測延遲略有增加但仍保持在4.1ms以內，且系統吞吐量維持在38.6Gbps以上。特別注意的是，針對低速DoS這類隱蔽性攻擊，模型通過動態特征提取機制仍實現了94.8%的檢測精度，同時策略收斂時間控制在2.2s內，驗證了防御機制的快速響應能力。內存占用隨著場景復雜度呈現遞增趨勢，但峰值仍控制在8.3GB 以內，滿足實際部署需求。整體而言，實驗結果充分證實了所提方案在實際網絡環境下的可用性與穩定性。

5 結論

本研究提出的基于機器學習的網絡信息異常流量檢測與防御方案，通過特征優化選擇、多算法融合及動態防御策略設計，有效解決了傳統方法面臨的精度與實時性問題。實驗驗證表明，該方案在各類攻擊場景下均展現出優異的檢測性能與防御效能，為構建智能化網絡安全防護體系提供了新思路。未來的研究方向可包括以下幾點：一方面，可探索更高效的特征自動選擇和提取方法，以減少對人工標注數據的依賴；另一方面，應考慮引入深度學習技術，以提高模型在復雜動態環境下的適應性和擴展性。此外，隨著網絡攻擊手段的不斷演化，針對零日攻擊的防御策略的優化也將是一個重要的研究熱點。