网络恶意流量检测与分类方法研究

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文档主要内容

网络异常流量的分类与检测技术是网络运维管理中的关键技术，近年来因网络安全事件频发而受到广泛关注。传统基于端口或流量特征统计的检测方法，在面对超大规模网络和复杂拓扑结构时，已无法满足实时性要求，其时间消耗主要集中在数据预处理与规则集建立环节。因此，解决大规模网络异常流量分类检测瓶颈的关键在于优化数据预处理和规则集构建过程。

该研究在粒度表示、异常网络流量特征参数提取及大数据技术基础上，提出了一种基于行为分析的网络异常流量分类检测方法。该方法将机器学习算法与大数据处理工具相结合，在网络流量行为分析框架下，在保证实时检测的前提下，显著降低了数据预处理和规则集建立阶段的时间消耗。仿真结果表明，该方法不仅在异常流量分类检测中表现优异，还具备收集未知攻击的能力，从而有效保障网络的平稳正常运行。

本文为研究论文，适用于网络安全研究人员、网络运维管理人员及高校相关专业师生。文档可帮助读者理解如何通过行为分析结合大数据技术突破传统检测方法的性能瓶颈，解决超大规模流量下实时检测困难、未知攻击漏报等实际问题，为构建高效、自适应的网络异常流量检测系统提供理论依据与实现参考。