网络流量的异常检测监控方法及相关技术研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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颜若愚 著

图书标签:

• 网络安全
• 流量分析
• 异常检测
• 机器学习
• 数据挖掘
• 网络监控
• 入侵检测
• 网络行为分析
• 安全防护
• 威胁情报

出版社： 经济科学出版社

ISBN：9787514187151

版次：1

商品编码：12299571

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：200

字数：200000

正文语种：中文

内容简介

　　《网络流量的异常检测监控方法及相关技术研究》以网络流量的异常检测监控为研究背景，通过研究分析网络流量的统计特征和攻击行为特征，主要实现以下5个目标：
　　1.分析网络流量统计特征，突破传统NetFlow流量模型的限制，提出一种适合高速网络环境下检测流量异常的IF flow流量矩阵模型，在减少流量处理数据量的情况下实时检测分析网络流量矩阵异常状况。
　　2.研究高效的网络流量异常检测方法，在减少误报的同时提高检测异常的能力，并且所提出的方法能够实现在线检测，检测速度快，资源占用少。
　　3.研究分析常见网络攻击行为的特征描述与刻画方法，实现常见网络攻击行为的检测与识别以及DDoS攻击与flash crowd行为的识别。
　　4.研究网络流量异常／健康状态的评估方法，根据所获取的流量指标，在实现网络流量异常检测的基础上度量网络流量的异常／健康状态。
　　5.研究设计真实网络环境中可以实时运行的大规模网络流量检测监控系统，实现当前网络中流量的异常检测、常见网络攻击行为的识别以及DDoS攻击严重性评估等功能，为网络流量的异常行为监控奠定基础。
　　为实现以上目标，《网络流量的异常检测监控方法及相关技术研究》提出一个多层次网络流量异常检测与监控框架，以“网络流量分析、异常检测识别和异常评估”为纵线，实现“分析流量特征、检测和识别流量异常、评估流量健康度或异常度”的网络流量动态处理过程，并主要通过对DoS/DDoS攻击的分析、检测识别和严重性评估为横线来评价《网络流量的异常检测监控方法及相关技术研究》所述方法的性能。
　　《网络流量的异常检测监控方法及相关技术研究》是一本针对网络流量的异常检测监控方法及相关技术的研究著作，对研究高速网络中检测异常流量和识别常见网络攻击的技术人员具有一定的借鉴意义和参考价值。《网络流量的异常检测监控方法及相关技术研究》可作为网络安全研究领域科研人员和网络监控工程人员的参考书。全书内容涵盖了高速网络安全管理和监控人员需要掌握的知识，也为读者更深入地了解和掌握网络流量检测监控技术，从事网络安全监控研究方面的工作提供了参考。

作者简介

颜若愚，1997年7月毕业于兰州铁道学院计算机应用技术专业，获工学学士学位，2004年7月毕业于北京交通大学计算机应用技术专业，获工学硕士学位，2011年1月毕业于西安交通大学计算机系统结构专业，获工学博士学位，现为河南财经政法大学计算机与信息工程学院副教授，多年从事计算机网络安全相关领域的教学与科研工作。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 研究背景
1．2 网络流量的异常检测与监控的研究意义
1．3 网络流量监控概述
1．4 网络流量异常检测概述
1．5 本书的研究目的及主要工作
1．6 本书的结构安排

第2章 基于RLS自适应滤波的实时网络流量异常检测与评估方法
2．1 相关研究工作
2．2 相关概念
2．3 基于RLS的网络流量异常检测与评估模型
2．4 RLS流量预测算法
2．5 基于RLS预测的流量异常检测方法
2．6 归一化异常评估方法
2．7 实验结果分析与讨论
2．8 本章小结

第3章 基于网络流量自相似性的局域网流量安全评估方法
3．1 相关研究工作
3．2 基于Hurst指数的局域网流量安全评估模型
3．3 Hurst自相似指数的估计
3．4 基于Hurst指数的流量异常检测方法
3．5 归一化异常评估方法
3．6 实验结果分析与讨论
3．7 本章小结

第4章 基于信息理论的流量矩阵异常检测与评估方法
4．1 相关研究工作
4．2 相关概念
4．3 分析、检测和异常评估流量矩阵的框架
4．4 IF flow矩阵流量的采集及其特征分析
4．5 雷尼熵分析IF flow流量矩阵
4．6 多尺度熵分析IF flow流量矩阵
4．7 雷尼熵检测DDoS攻击
4．8 多尺度熵评估网络流量健康度
4．9 讨论
4．10 本章小结

第5章 基于EWMA控制图的网络流量异常检测与识别
5．1 相关研究工作
5．2 相关概念
5．3 香农熵与雷尼熵的比较分析
5．4 基于EWMA控制图的流量异常检测方法
5．5 特征相似度用于攻击识别
5．6 实验结果及其分析
5．7 本章小结

第6章 基于自适应滤波的DDoS攻击检测与评估方法
6．1 相关研究工作
6．2 相关概念
6．3 IF flow流量分析
6．4 DDoS攻击检测与评估框架
6．5 RLS流量预测检测方法
6．6 Kalman流量估计检测方法
6．7 DDoS攻击评估方法
6．8 实验数据
6．9 DDoS攻击检测与评估方法验证
6．10 实验结果比较与分析
6．11 讨论
6．12 本章小结

第7章 基于流量自相似性与信息理论的DDoS攻击和flash crowd行为的检测识别
7．1 相关研究工作
7．2 基于流量自相似性与信息理论的两种行为区分机制
7．3 网络自相似指数及置信区间计算方法
7．4 使用自相似指数判断异常流量
7．5 使用雷尼熵区分DDoS攻击和flash crowd行为
7．6 实验结果与分析
7．7 本章小结

第8章 面向高速网络的流量异常检测与监控系统的设计与应用
8．1 层次化DoS/DDoS攻击检测监控系统框架设计
8．2 系统应用与性能测试
8．3 本章小结

第9章 结束语

参考文献

前言/序言

　　当前，互联网已经成为我们生活中新的基础设施，它们正在改变我们的传统生活。然而伴随着网络发展和普及程度的提高，各种各样的网络安全问题也随之而来。如“棱镜门”事件的爆发，揭露了美国常年入侵和攻击我国主干网络的事实，表明国与国之间的网络攻防战已经打响。另外，以盈利为目的网络攻击者依托互联网已经形成了一条“黑色产业链”，据国家计算机网络应急技术处理协调中心的一份报告显示，目前在我国该黑色产业链的产值已达到2.38亿元，而因此造成的直接经济损失更达76亿元之多。因此，为保障网络安全，维护网络空间主权和国家安全、社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益，促进经济社会信息化健康发展，全国人民代表大会常务委员会于2016年11月7日发布了《中华人民共和国网络安全法》，这表明网络安全已经上升到国家战略层面。
　　根据美国联邦调查局（Federal Bureau of Investigation，FBI）和美国计算机安全研究所（Computer Security Institute，CSI）的调查结果显示，拒绝服务／分布式拒绝服务（Denial of Service/Distributed Denial of Service，DoS/DDoS）攻击以及蠕虫病毒等攻击导致的网络流量异常对网络秩序和网络安全造成了严重威胁。比如无论是2002年针对全球分布的13台DNS根域名服务器的DDoS攻击，还是2004年的震荡波、冲击波等网络蠕虫病毒攻击，无不造成互联网的大面积中断，导致大量资源浪费和数以亿计的经济财产损失。因此，如何对各种网络异常流量进行特征分析，在此基础上对异常流量进行实时准确的检测，并对该异常流量可能造成的影响进行评估，从而确保网络正常运行，为用户提供一个良好的网络环境，已成为一个备受关注的研究课题。

《海量数据流的智能分析与实时决策：理论、算法及应用》 引言 在信息爆炸的时代，数据以前所未有的速度和规模涌现，成为驱动社会发展和技术创新的核心动力。从互联网上的用户行为，到工业物联网的传感器读数，再到金融市场的交易记录，海量数据流的产生和流动深刻地改变着我们的生活和工作方式。如何从这些庞杂、动态、连续的数据中提取有价值的信息，并将其转化为即时可行的决策，是当前科学研究和工程实践中的一个重要课题。 本书《海量数据流的智能分析与实时决策》正是聚焦于这一前沿领域，旨在系统地探讨如何有效地分析和处理海量数据流，并在此基础上实现实时的智能决策。本书不仅涵盖了数据流分析的基础理论和核心概念，更深入地介绍了支撑实时决策的关键技术和先进算法，并通过丰富的应用案例展示了其在不同场景下的实际价值。本书的编写力求理论与实践相结合，为广大研究人员、工程师和对数据流分析与实时决策感兴趣的读者提供一份全面、深入的学习资源。 第一部分：海量数据流分析基础理论 本部分将为读者构建理解海量数据流分析的理论基石。 第一章：海量数据流的特征与挑战 数据流的定义与特性： 详细阐述数据流（Data Stream）作为一种特殊的数据模式，其核心特征包括：连续性（Continuous）、时序性（Temporal）、无界性（Unbounded）、实时性（Real-time）、高速性（High-speed）、有限内存（Limited Memory）以及可能的数据分布变化（Concept Drift）。与静态数据集的区别和联系。 海量数据流带来的挑战： 深入分析海量数据流带来的主要挑战，包括： 存储限制： 无法将所有数据一次性载入内存或磁盘。 处理速度要求： 必须在数据到达时或极短的时间内完成分析。 概念漂移（Concept Drift）： 数据集的统计特性会随着时间发生变化，导致模型性能下降。 噪声和异常值： 数据流中往往包含大量噪声，如何有效过滤和处理。 多源异构数据： 来自不同来源、不同格式的数据需要统一处理。 隐私与安全： 数据流中的敏感信息如何保护。 数据流模型： 介绍常见的海量数据流处理模型，如采样模型（Sampling Models）、滑动窗口模型（Sliding Window Models）、指数衰减模型（Exponential Decay Models）等，并分析其适用场景。 第二章：数据流预处理与特征提取 数据清洗与降噪： 探讨在数据流环境下进行数据清洗的策略，包括异常值检测（outlier detection）与处理、缺失值填充（missing value imputation）以及数据平滑（data smoothing）技术。重点介绍适用于流式数据的在线算法。 特征选择与降维： 在有限的计算资源下，如何从高维数据流中选择最具代表性的特征，或将数据投影到低维空间。介绍在线特征选择算法（online feature selection）和流式降维技术（streaming dimensionality reduction），如主成分分析（PCA）的流式变体、随机投影（Random Projection）等。 数据采样技术： 介绍在无法处理全部数据时，如何通过有效的采样技术获得具有代表性的样本。包括水塘采样（Reservoir Sampling）、滑动窗口内的有偏/无偏采样、分层采样（Stratified Sampling）等，分析其在不同应用中的优劣。 第二部分：海量数据流的智能分析算法 本部分将深入探讨用于分析海量数据流的核心智能算法。 第三章：流式聚类与模式发现 流式聚类算法： 介绍能够处理海量数据流的聚类算法，如CluStream、DenStream、Stream-Means等。分析这些算法如何在有限内存中维护聚类模型，并处理新到达的数据点。 流式关联规则挖掘： 探讨在数据流上发现频繁项集（frequent itemsets）和关联规则（association rules）的技术，如Stream-FP Growth、PCY算法的流式变体等。关注如何实时更新规则，以及如何处理概念漂移。 流式序列模式挖掘： 研究在时间序列数据流中发现具有统计意义的序列模式的方法，以及其在用户行为分析、生物信息学等领域的应用。 第四章：流式分类与回归 在线学习模型： 介绍适用于数据流的在线学习算法，包括Perceptron、Online SVM、Stochastic Gradient Descent（SGD）及其变体。分析它们如何通过迭代更新模型参数来适应数据变化。 流式决策树： 探讨如何构建和维护能够处理数据流的决策树模型，如Hoeffding Trees（VFDT）、Hoeffding Adaptive Trees（HAT）等。重点关注其在线构建、增量式更新和处理概念漂移的能力。 流式集成学习： 研究如何将多个流式学习器集成起来，以提高分类和回归的准确性和鲁棒性，例如Adaptive Random Forest（ARF）。 时间序列预测： 介绍适用于数据流的时间序列预测模型，如ARIMA的流式变体、在线状态空间模型（online state-space models）以及基于深度学习的流式预测方法。 第五章：概念漂移检测与适应 概念漂移的类型与检测方法： 详细分类概念漂移的类型（如突然漂移、渐进漂移、反复漂移），并介绍多种检测漂移的统计方法和基于模型性能评估的检测机制。 自适应学习算法： 介绍能够自动适应概念漂移的学习算法。包括如何通过遗忘旧数据（forgetting old data）、动态调整模型（dynamically adapting models）或采用混合模型（ensemble of models）来维持模型性能。 漂移检测与模型更新的协同： 探讨如何将漂移检测机制与在线学习算法紧密结合，实现即时响应和模型更新，以保持分析的有效性。 第三部分：海量数据流的实时决策技术 本部分将聚焦于如何将数据流分析结果转化为实时的、智能的决策。 第六章：实时数据处理架构与平台 流处理引擎： 介绍主流的流处理引擎，如Apache Kafka Streams、Apache Flink、Apache Spark Streaming/Structured Streaming、Apache Storm等。深入分析它们的架构、核心组件、吞吐量、容错机制以及适用场景。 分布式流处理： 探讨如何利用分布式计算框架实现海量数据的高并发、低延迟处理。 内存计算与加速技术： 讨论利用内存数据库、缓存技术以及GPU加速等手段，提升数据流处理的速度。 第七章：实时决策模型与应用 实时警报与通知系统： 基于数据流分析结果，构建实时的预警系统，例如网络安全威胁检测、金融欺诈预警、工业设备故障预警等。 动态推荐系统： 如何根据用户实时的行为和偏好，动态地更新和生成推荐内容。 智能控制与优化： 将数据流分析与控制理论相结合，实现对复杂系统的实时监控和优化，例如智能交通流量控制、能源网格调度等。 实时数据仪表盘与可视化： 如何设计和构建能够实时反映数据流状态和分析结果的可视化仪表盘。 第四部分：实际应用案例与未来展望 本部分将通过具体案例展示本书所介绍技术的应用，并对未来发展趋势进行展望。 第八章：典型应用场景分析 网络安全领域： DDoS攻击检测、恶意软件传播追踪、入侵检测（IDS）与入侵防御系统（IPS）的流式分析。 金融领域： 实时欺诈检测、高频交易监控、风险评估与管理。 物联网（IoT）领域： 工业物联网设备状态监控、智能家居能耗优化、环境监测与预警。 电子商务与社交媒体： 用户行为分析、实时推荐、舆情监控。 智能交通系统： 交通流量预测与调度、事故检测与响应。 第九章：未来发展趋势与挑战 可解释性与可信赖性： 在流式环境下如何保证模型的解释性和决策的可靠性。 联邦学习与隐私保护： 在保护数据隐私的前提下，如何进行分布式数据流的联合分析。 AI与边缘计算的融合： 将智能分析能力部署到边缘设备，实现更快速的本地决策。 自动化与智能化： 进一步提升数据流分析和决策过程的自动化程度，减少人工干预。 更强大的概念漂移处理能力： 研发更鲁棒、更智能的算法来应对复杂多变的数据环境。 结论 《海量数据流的智能分析与实时决策》一书，旨在为读者提供一个关于海量数据流分析和实时决策的全面视角。从基础理论到核心算法，再到实际应用，本书力求覆盖该领域的重要知识点。我们相信，随着数据量的不断增长和计算能力的持续提升，对海量数据流的深入理解和高效利用将成为推动各行各业发展的关键。本书的出版，希望能为推动这一领域的进步贡献一份力量，激发更多创新性的研究和应用。

评分☆☆☆☆☆

读完前几章后，我感觉这本书的视角非常宏大，它似乎不仅仅关注于“检测”本身，更着眼于“监控”背后的整体架构和治理体系。它提到了如何将异常检测结果与IT服务管理（ITSM）流程无缝集成，这在很多同类书籍中是被忽略的环节。一个优秀的监控系统不光要发现问题，更要确保问题能被快速、有效地解决。书中关于“误报率与漏报率的动态平衡策略”的讨论非常精彩，它不再是简单地给出固定阈值，而是引入了基于业务重要性的权重因子，这体现了一种非常成熟的运营思维。这种将技术决策与业务影响挂钩的做法，是我在寻找相关资料时最看重的一点。虽然这本书的篇幅不算薄，但阅读体验非常流畅，作者似乎非常善于将庞杂的技术点组织成清晰的逻辑层次，阅读过程中很少出现“卡壳”的感觉，整体节奏把握得张弛有度。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受是，它成功地构建了一个从“数据采集”到“智能决策”的完整闭环思考框架。它不仅仅停留在传统的基于签名的检测，而是大篇幅讨论了如何利用深度学习模型来挖掘那些尚未被定义的“未知威胁”。其中关于时序数据处理和特征工程的部分，简直是一份详尽的实战指南，详细列举了如何清洗噪音、如何进行时间窗口的划分以及如何处理数据不平衡问题。这种对数据预处理环节的重视，常常是决定最终检测效果成败的关键。整体来看，这本书的覆盖面极广，论述深入浅出，尤其适合那些希望从“被动响应”转向“主动防御”的网络安全工程师和架构师们。它为构建一个适应未来网络威胁的、具有韧性的监控体系，提供了非常宝贵的思想工具和技术路径参考。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的某些章节在探讨特定算法的性能优化时，确实有些“硬核”，可能需要读者具备一定的编程和算法基础才能完全消化。特别是关于高维数据降维技术在网络流量分析中的应用部分，公式和复杂度分析占据了相当大的篇幅。但这正是我认为它价值所在的地方——它没有回避技术难点，而是直面了大规模数据处理的挑战。它提供了一个从概念到实现细节的全景图，这对于那些希望自己动手构建定制化监控平台的工程师来说，是无价的宝藏。对比市面上很多只停留在概念介绍的“快餐式”书籍，这本书的踏实和深入，让人感到作者在每一个细节上都付出了极大的心血。阅读它，更像是在跟随一位经验丰富的大师进行一次深入的“项目复盘”，而不是简单地浏览一本说明书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计挺有意思的，封面采用了深邃的蓝色调，配上一些抽象的网络拓扑图线条，给人一种既专业又有点神秘的感觉。内页的纸张质量也相当不错，文字排版清晰，重点部分有适当的加粗和高亮处理，阅读起来不费眼睛。从目录上看，它似乎涵盖了从基础的网络协议到前沿的机器学习在异常检测中的应用，这很吸引我。特别是“实时监控与告警机制”这一章的标题，让我对它在实际部署中的操作指南抱有很高的期待。我希望它不仅仅停留在理论层面，能多提供一些具体的案例分析或者伪代码示例，这样对于我们一线运维人员来说，实用价值会大大增加。毕竟，理论和实践之间常常存在鸿沟，这本书如果能有效地架起这座桥梁，那它就真的称得上是一本优秀的参考手册了。整体而言，这本书的硬件和初步的结构布局，已经给我留下了不错的初步印象，期待内容能够同样扎实有力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度令人印象深刻，尤其是在探讨不同检测算法的适用场景时，作者展现了非常细腻的洞察力。我特别欣赏它没有将所有异常都视为“坏事”，而是区分了业务高峰期的正常抖动与真正恶意的、破坏性的异常，这种辩证的分析角度非常贴合复杂的真实网络环境。比如，它对“零日攻击”特征向量的提取方法进行了深入剖析，虽然技术名词很多，但通过详细的数学推导和流程图的辅助说明，即便是初次接触这些高级概念的读者也能逐步跟上思路。这本书的行文风格偏向学术严谨，用词精准，逻辑链条环环相扣，读起来需要保持高度的专注力。如果说有什么小小的遗憾，那就是某些复杂的统计模型在介绍时，似乎可以增加更多非技术背景人士也能理解的类比，以拓宽读者的基础面。但瑕不掩瑜，对于希望在网络安全领域深耕的专业人士来说，这本书无疑提供了一个坚实的理论基石。