基于网络空间安全的网络流量异常检测探究——评《网络流量的异常检测监控方法及相关技术研究》

书名:网络流量的异常检测监控方法及相关技术研究

作者:颜若愚

ISBN:9787514187151

出版社:经济科学出版社

出版时间:2017-11

定价:41.00元

网络流量异常检测是网络空间安全中的重要环节之一,用于发现和识别网络中的异常流量模式和行为,以便及时采取适当的措施来保护网络免受攻击和恶意活动的影响。由颜若愚著、经济科学出版社出版的《网络流量的异常检测监控方法及相关技术研究》一书,通过分析网络流量的统计特征和攻击行为特征,对网络流量异常检测与评估方法,例如基于信息理论的流量矩阵异常检测与评估,以及网络攻击检测与识别方法,例如基于自适应滤波的DDoS攻击检测与评估,进行了系统研究。该书还研究设计了针对高速网络的流量异常检测与监控系统,具有实际应用和技术指导意义。

随着网络的普及和人们对网络不可或缺性的认识,网络安全问题的重要性愈发凸显。一方面,网络上存在各种类型的威胁和攻击,包括网络入侵、恶意软件、拒绝服务攻击、数据泄露等,可能导致网络服务中断、数据泄露、系统瘫痪等严重后果。进行网络流量异常检测可以帮助及时发现这些攻击行为并采取相应的防御措施。另一方面,现代网络攻击往往具有隐蔽性和复杂性,难以被传统的安全防护措施所捕获和阻止。攻击者不断改进攻击技术,采用高级的欺骗手段和隐蔽的攻击路径。网络流量异常检测可以通过分析网络流量的行为模式和特征,发现隐藏的攻击行为。结合书中内容,基于网络空间安全的网络流量异常检测包含以下三个关键部分。

第一,网络流量异常检测的第一步是从网络数据中提取有效的特征。这些特征包括基本特征、传输层特征、时序特征、统计分布特征及频谱特征等。特征提取的选择和设计应该多方位评估各关键要素,包括数据的可用性、特征的可解释性、计算效率和检测准确性等。针对具体问题和数据集特点,特征提取通常需要进行实验和调整,以找到最适合的特征提取方法。常用的特征提取方法包括统计分析、机器学习算法和深度学习技术,这些方法能够从原始数据中自动提取具有较强表征能力的特征。随着技术的发展,新的特征提取方法和技术不断涌现,可以进一步改进流量异常检测的性能和效果。

第二,一旦提取了流量特征,就需要使用适当的算法来检测异常。传统的方法包括基于规则的方法、统计分析方法和机器学习方法。基于规则的方法使用预定义的规则集来判断流量是否异常,但对新型攻击或未知异常的检测效果有限。统计分析方法通过建立正常流量的统计模型,利用统计学方法检测流量的偏差。机器学习方法可以通过训练分类器来学习正常和异常流量之间的模式差异,并用于新的流量的分类。随着技术的发展,流量异常检测方法更加先进。目前,深度学习方法在网络流量异常检测中的应用越来越多。例如,使用卷积神经网络或循环神经网络来学习网络数据的特征表示和序列模式,以检测异常流量。深度学习方法能够自动学习复杂的特征表示,对于复杂的攻击模式和未知的异常行为具有较好的适应性。需要注意的是,不同的异常检测算法在性能和适应性方面具有不同的特点。实际应用中,可以根据具体的场景灵活选择算法或采用多种算法的组合策略,以提高检测的准确性和鲁棒性。此外,异常检测算法的性能还受到数据集规模、特征表示、模型调优等因素的影响,因此在实际应用中需要进行实验和调整,以找到最合适的算法和参数设置。

第三,网络流量异常检测需要实时监测流量并及时响应异常情况,这可以通过持续监控网络流量并使用实时分析技术来实现。实时监测需要及时获取网络流量数据,系统可以使用网络流量分析工具(如Wireshark)或网络设备上的监测端口(如SPAN端口或镜像端口)来实时采集流量数据。当检测到异常流量时,可以触发警报或自动化的响应机制,如阻止流量、重新配置网络规则或通知安全团队等。自动化响应可以根据不同的攻击类型灵活调整响应策略,以减少对网络正常流量的影响。

总之,网络流量异常检测的目的是及时发现网络攻击和异常行为,保护计算机网络的安全性和可用性,防止数据泄露和服务中断。基于网络空间安全的网络流量异常检测是一个持续发展和研究的领域,随着网络攻击和威胁的不断演变,检测方法也需要不断更新和改进。