網絡流量的異常檢測監控方法及相關技術研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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顔若愚 著

圖書標籤:

• 網絡安全
• 流量分析
• 異常檢測
• 機器學習
• 數據挖掘
• 網絡監控
• 入侵檢測
• 網絡行為分析
• 安全防護
• 威脅情報

齣版社： 經濟科學齣版社

ISBN：9787514187151

版次：1

商品編碼：12299571

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：200

字數：200000

正文語種：中文

內容簡介

　　《網絡流量的異常檢測監控方法及相關技術研究》以網絡流量的異常檢測監控為研究背景，通過研究分析網絡流量的統計特徵和攻擊行為特徵，主要實現以下5個目標：
　　1.分析網絡流量統計特徵，突破傳統NetFlow流量模型的限製，提齣一種適閤高速網絡環境下檢測流量異常的IF flow流量矩陣模型，在減少流量處理數據量的情況下實時檢測分析網絡流量矩陣異常狀況。
　　2.研究高效的網絡流量異常檢測方法，在減少誤報的同時提高檢測異常的能力，並且所提齣的方法能夠實現在綫檢測，檢測速度快，資源占用少。
　　3.研究分析常見網絡攻擊行為的特徵描述與刻畫方法，實現常見網絡攻擊行為的檢測與識彆以及DDoS攻擊與flash crowd行為的識彆。
　　4.研究網絡流量異常／健康狀態的評估方法，根據所獲取的流量指標，在實現網絡流量異常檢測的基礎上度量網絡流量的異常／健康狀態。
　　5.研究設計真實網絡環境中可以實時運行的大規模網絡流量檢測監控係統，實現當前網絡中流量的異常檢測、常見網絡攻擊行為的識彆以及DDoS攻擊嚴重性評估等功能，為網絡流量的異常行為監控奠定基礎。
　　為實現以上目標，《網絡流量的異常檢測監控方法及相關技術研究》提齣一個多層次網絡流量異常檢測與監控框架，以“網絡流量分析、異常檢測識彆和異常評估”為縱綫，實現“分析流量特徵、檢測和識彆流量異常、評估流量健康度或異常度”的網絡流量動態處理過程，並主要通過對DoS/DDoS攻擊的分析、檢測識彆和嚴重性評估為橫綫來評價《網絡流量的異常檢測監控方法及相關技術研究》所述方法的性能。
　　《網絡流量的異常檢測監控方法及相關技術研究》是一本針對網絡流量的異常檢測監控方法及相關技術的研究著作，對研究高速網絡中檢測異常流量和識彆常見網絡攻擊的技術人員具有一定的藉鑒意義和參考價值。《網絡流量的異常檢測監控方法及相關技術研究》可作為網絡安全研究領域科研人員和網絡監控工程人員的參考書。全書內容涵蓋瞭高速網絡安全管理和監控人員需要掌握的知識，也為讀者更深入地瞭解和掌握網絡流量檢測監控技術，從事網絡安全監控研究方麵的工作提供瞭參考。

作者簡介

顔若愚，1997年7月畢業於蘭州鐵道學院計算機應用技術專業，獲工學學士學位，2004年7月畢業於北京交通大學計算機應用技術專業，獲工學碩士學位，2011年1月畢業於西安交通大學計算機係統結構專業，獲工學博士學位，現為河南財經政法大學計算機與信息工程學院副教授，多年從事計算機網絡安全相關領域的教學與科研工作。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1．1 研究背景
1．2 網絡流量的異常檢測與監控的研究意義
1．3 網絡流量監控概述
1．4 網絡流量異常檢測概述
1．5 本書的研究目的及主要工作
1．6 本書的結構安排

第2章 基於RLS自適應濾波的實時網絡流量異常檢測與評估方法
2．1 相關研究工作
2．2 相關概念
2．3 基於RLS的網絡流量異常檢測與評估模型
2．4 RLS流量預測算法
2．5 基於RLS預測的流量異常檢測方法
2．6 歸一化異常評估方法
2．7 實驗結果分析與討論
2．8 本章小結

第3章 基於網絡流量自相似性的局域網流量安全評估方法
3．1 相關研究工作
3．2 基於Hurst指數的局域網流量安全評估模型
3．3 Hurst自相似指數的估計
3．4 基於Hurst指數的流量異常檢測方法
3．5 歸一化異常評估方法
3．6 實驗結果分析與討論
3．7 本章小結

第4章 基於信息理論的流量矩陣異常檢測與評估方法
4．1 相關研究工作
4．2 相關概念
4．3 分析、檢測和異常評估流量矩陣的框架
4．4 IF flow矩陣流量的采集及其特徵分析
4．5 雷尼熵分析IF flow流量矩陣
4．6 多尺度熵分析IF flow流量矩陣
4．7 雷尼熵檢測DDoS攻擊
4．8 多尺度熵評估網絡流量健康度
4．9 討論
4．10 本章小結

第5章 基於EWMA控製圖的網絡流量異常檢測與識彆
5．1 相關研究工作
5．2 相關概念
5．3 香農熵與雷尼熵的比較分析
5．4 基於EWMA控製圖的流量異常檢測方法
5．5 特徵相似度用於攻擊識彆
5．6 實驗結果及其分析
5．7 本章小結

第6章 基於自適應濾波的DDoS攻擊檢測與評估方法
6．1 相關研究工作
6．2 相關概念
6．3 IF flow流量分析
6．4 DDoS攻擊檢測與評估框架
6．5 RLS流量預測檢測方法
6．6 Kalman流量估計檢測方法
6．7 DDoS攻擊評估方法
6．8 實驗數據
6．9 DDoS攻擊檢測與評估方法驗證
6．10 實驗結果比較與分析
6．11 討論
6．12 本章小結

第7章 基於流量自相似性與信息理論的DDoS攻擊和flash crowd行為的檢測識彆
7．1 相關研究工作
7．2 基於流量自相似性與信息理論的兩種行為區分機製
7．3 網絡自相似指數及置信區間計算方法
7．4 使用自相似指數判斷異常流量
7．5 使用雷尼熵區分DDoS攻擊和flash crowd行為
7．6 實驗結果與分析
7．7 本章小結

第8章 麵嚮高速網絡的流量異常檢測與監控係統的設計與應用
8．1 層次化DoS/DDoS攻擊檢測監控係統框架設計
8．2 係統應用與性能測試
8．3 本章小結

第9章 結束語

參考文獻

前言/序言

　　當前，互聯網已經成為我們生活中新的基礎設施，它們正在改變我們的傳統生活。然而伴隨著網絡發展和普及程度的提高，各種各樣的網絡安全問題也隨之而來。如“棱鏡門”事件的爆發，揭露瞭美國常年入侵和攻擊我國主乾網絡的事實，錶明國與國之間的網絡攻防戰已經打響。另外，以盈利為目的網絡攻擊者依托互聯網已經形成瞭一條“黑色産業鏈”，據國傢計算機網絡應急技術處理協調中心的一份報告顯示，目前在我國該黑色産業鏈的産值已達到2.38億元，而因此造成的直接經濟損失更達76億元之多。因此，為保障網絡安全，維護網絡空間主權和國傢安全、社會公共利益，保護公民、法人和其他組織的閤法權益，促進經濟社會信息化健康發展，全國人民代錶大會常務委員會於2016年11月7日發布瞭《中華人民共和國網絡安全法》，這錶明網絡安全已經上升到國傢戰略層麵。
　　根據美國聯邦調查局（Federal Bureau of Investigation，FBI）和美國計算機安全研究所（Computer Security Institute，CSI）的調查結果顯示，拒絕服務／分布式拒絕服務（Denial of Service/Distributed Denial of Service，DoS/DDoS）攻擊以及蠕蟲病毒等攻擊導緻的網絡流量異常對網絡秩序和網絡安全造成瞭嚴重威脅。比如無論是2002年針對全球分布的13颱DNS根域名服務器的DDoS攻擊，還是2004年的震蕩波、衝擊波等網絡蠕蟲病毒攻擊，無不造成互聯網的大麵積中斷，導緻大量資源浪費和數以億計的經濟財産損失。因此，如何對各種網絡異常流量進行特徵分析，在此基礎上對異常流量進行實時準確的檢測，並對該異常流量可能造成的影響進行評估，從而確保網絡正常運行，為用戶提供一個良好的網絡環境，已成為一個備受關注的研究課題。

《海量數據流的智能分析與實時決策：理論、算法及應用》 引言 在信息爆炸的時代，數據以前所未有的速度和規模湧現，成為驅動社會發展和技術創新的核心動力。從互聯網上的用戶行為，到工業物聯網的傳感器讀數，再到金融市場的交易記錄，海量數據流的産生和流動深刻地改變著我們的生活和工作方式。如何從這些龐雜、動態、連續的數據中提取有價值的信息，並將其轉化為即時可行的決策，是當前科學研究和工程實踐中的一個重要課題。 本書《海量數據流的智能分析與實時決策》正是聚焦於這一前沿領域，旨在係統地探討如何有效地分析和處理海量數據流，並在此基礎上實現實時的智能決策。本書不僅涵蓋瞭數據流分析的基礎理論和核心概念，更深入地介紹瞭支撐實時決策的關鍵技術和先進算法，並通過豐富的應用案例展示瞭其在不同場景下的實際價值。本書的編寫力求理論與實踐相結閤，為廣大研究人員、工程師和對數據流分析與實時決策感興趣的讀者提供一份全麵、深入的學習資源。 第一部分：海量數據流分析基礎理論 本部分將為讀者構建理解海量數據流分析的理論基石。 第一章：海量數據流的特徵與挑戰 數據流的定義與特性： 詳細闡述數據流（Data Stream）作為一種特殊的數據模式，其核心特徵包括：連續性（Continuous）、時序性（Temporal）、無界性（Unbounded）、實時性（Real-time）、高速性（High-speed）、有限內存（Limited Memory）以及可能的數據分布變化（Concept Drift）。與靜態數據集的區彆和聯係。 海量數據流帶來的挑戰： 深入分析海量數據流帶來的主要挑戰，包括： 存儲限製： 無法將所有數據一次性載入內存或磁盤。 處理速度要求： 必須在數據到達時或極短的時間內完成分析。 概念漂移（Concept Drift）： 數據集的統計特性會隨著時間發生變化，導緻模型性能下降。 噪聲和異常值： 數據流中往往包含大量噪聲，如何有效過濾和處理。 多源異構數據： 來自不同來源、不同格式的數據需要統一處理。 隱私與安全： 數據流中的敏感信息如何保護。 數據流模型： 介紹常見的海量數據流處理模型，如采樣模型（Sampling Models）、滑動窗口模型（Sliding Window Models）、指數衰減模型（Exponential Decay Models）等，並分析其適用場景。 第二章：數據流預處理與特徵提取 數據清洗與降噪： 探討在數據流環境下進行數據清洗的策略，包括異常值檢測（outlier detection）與處理、缺失值填充（missing value imputation）以及數據平滑（data smoothing）技術。重點介紹適用於流式數據的在綫算法。 特徵選擇與降維： 在有限的計算資源下，如何從高維數據流中選擇最具代錶性的特徵，或將數據投影到低維空間。介紹在綫特徵選擇算法（online feature selection）和流式降維技術（streaming dimensionality reduction），如主成分分析（PCA）的流式變體、隨機投影（Random Projection）等。 數據采樣技術： 介紹在無法處理全部數據時，如何通過有效的采樣技術獲得具有代錶性的樣本。包括水塘采樣（Reservoir Sampling）、滑動窗口內的有偏/無偏采樣、分層采樣（Stratified Sampling）等，分析其在不同應用中的優劣。 第二部分：海量數據流的智能分析算法 本部分將深入探討用於分析海量數據流的核心智能算法。 第三章：流式聚類與模式發現 流式聚類算法： 介紹能夠處理海量數據流的聚類算法，如CluStream、DenStream、Stream-Means等。分析這些算法如何在有限內存中維護聚類模型，並處理新到達的數據點。 流式關聯規則挖掘： 探討在數據流上發現頻繁項集（frequent itemsets）和關聯規則（association rules）的技術，如Stream-FP Growth、PCY算法的流式變體等。關注如何實時更新規則，以及如何處理概念漂移。 流式序列模式挖掘： 研究在時間序列數據流中發現具有統計意義的序列模式的方法，以及其在用戶行為分析、生物信息學等領域的應用。 第四章：流式分類與迴歸 在綫學習模型： 介紹適用於數據流的在綫學習算法，包括Perceptron、Online SVM、Stochastic Gradient Descent（SGD）及其變體。分析它們如何通過迭代更新模型參數來適應數據變化。 流式決策樹： 探討如何構建和維護能夠處理數據流的決策樹模型，如Hoeffding Trees（VFDT）、Hoeffding Adaptive Trees（HAT）等。重點關注其在綫構建、增量式更新和處理概念漂移的能力。 流式集成學習： 研究如何將多個流式學習器集成起來，以提高分類和迴歸的準確性和魯棒性，例如Adaptive Random Forest（ARF）。 時間序列預測： 介紹適用於數據流的時間序列預測模型，如ARIMA的流式變體、在綫狀態空間模型（online state-space models）以及基於深度學習的流式預測方法。 第五章：概念漂移檢測與適應 概念漂移的類型與檢測方法： 詳細分類概念漂移的類型（如突然漂移、漸進漂移、反復漂移），並介紹多種檢測漂移的統計方法和基於模型性能評估的檢測機製。 自適應學習算法： 介紹能夠自動適應概念漂移的學習算法。包括如何通過遺忘舊數據（forgetting old data）、動態調整模型（dynamically adapting models）或采用混閤模型（ensemble of models）來維持模型性能。 漂移檢測與模型更新的協同： 探討如何將漂移檢測機製與在綫學習算法緊密結閤，實現即時響應和模型更新，以保持分析的有效性。 第三部分：海量數據流的實時決策技術 本部分將聚焦於如何將數據流分析結果轉化為實時的、智能的決策。 第六章：實時數據處理架構與平颱 流處理引擎： 介紹主流的流處理引擎，如Apache Kafka Streams、Apache Flink、Apache Spark Streaming/Structured Streaming、Apache Storm等。深入分析它們的架構、核心組件、吞吐量、容錯機製以及適用場景。 分布式流處理： 探討如何利用分布式計算框架實現海量數據的高並發、低延遲處理。 內存計算與加速技術： 討論利用內存數據庫、緩存技術以及GPU加速等手段，提升數據流處理的速度。 第七章：實時決策模型與應用 實時警報與通知係統： 基於數據流分析結果，構建實時的預警係統，例如網絡安全威脅檢測、金融欺詐預警、工業設備故障預警等。 動態推薦係統： 如何根據用戶實時的行為和偏好，動態地更新和生成推薦內容。 智能控製與優化： 將數據流分析與控製理論相結閤，實現對復雜係統的實時監控和優化，例如智能交通流量控製、能源網格調度等。 實時數據儀錶盤與可視化： 如何設計和構建能夠實時反映數據流狀態和分析結果的可視化儀錶盤。 第四部分：實際應用案例與未來展望 本部分將通過具體案例展示本書所介紹技術的應用，並對未來發展趨勢進行展望。 第八章：典型應用場景分析 網絡安全領域： DDoS攻擊檢測、惡意軟件傳播追蹤、入侵檢測（IDS）與入侵防禦係統（IPS）的流式分析。 金融領域： 實時欺詐檢測、高頻交易監控、風險評估與管理。 物聯網（IoT）領域： 工業物聯網設備狀態監控、智能傢居能耗優化、環境監測與預警。 電子商務與社交媒體： 用戶行為分析、實時推薦、輿情監控。 智能交通係統： 交通流量預測與調度、事故檢測與響應。 第九章：未來發展趨勢與挑戰 可解釋性與可信賴性： 在流式環境下如何保證模型的解釋性和決策的可靠性。 聯邦學習與隱私保護： 在保護數據隱私的前提下，如何進行分布式數據流的聯閤分析。 AI與邊緣計算的融閤： 將智能分析能力部署到邊緣設備，實現更快速的本地決策。 自動化與智能化： 進一步提升數據流分析和決策過程的自動化程度，減少人工乾預。 更強大的概念漂移處理能力： 研發更魯棒、更智能的算法來應對復雜多變的數據環境。 結論 《海量數據流的智能分析與實時決策》一書，旨在為讀者提供一個關於海量數據流分析和實時決策的全麵視角。從基礎理論到核心算法，再到實際應用，本書力求覆蓋該領域的重要知識點。我們相信，隨著數據量的不斷增長和計算能力的持續提升，對海量數據流的深入理解和高效利用將成為推動各行各業發展的關鍵。本書的齣版，希望能為推動這一領域的進步貢獻一份力量，激發更多創新性的研究和應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計挺有意思的，封麵采用瞭深邃的藍色調，配上一些抽象的網絡拓撲圖綫條，給人一種既專業又有點神秘的感覺。內頁的紙張質量也相當不錯，文字排版清晰，重點部分有適當的加粗和高亮處理，閱讀起來不費眼睛。從目錄上看，它似乎涵蓋瞭從基礎的網絡協議到前沿的機器學習在異常檢測中的應用，這很吸引我。特彆是“實時監控與告警機製”這一章的標題，讓我對它在實際部署中的操作指南抱有很高的期待。我希望它不僅僅停留在理論層麵，能多提供一些具體的案例分析或者僞代碼示例，這樣對於我們一綫運維人員來說，實用價值會大大增加。畢竟，理論和實踐之間常常存在鴻溝，這本書如果能有效地架起這座橋梁，那它就真的稱得上是一本優秀的參考手冊瞭。整體而言，這本書的硬件和初步的結構布局，已經給我留下瞭不錯的初步印象，期待內容能夠同樣紮實有力。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的某些章節在探討特定算法的性能優化時，確實有些“硬核”，可能需要讀者具備一定的編程和算法基礎纔能完全消化。特彆是關於高維數據降維技術在網絡流量分析中的應用部分，公式和復雜度分析占據瞭相當大的篇幅。但這正是我認為它價值所在的地方——它沒有迴避技術難點，而是直麵瞭大規模數據處理的挑戰。它提供瞭一個從概念到實現細節的全景圖，這對於那些希望自己動手構建定製化監控平颱的工程師來說，是無價的寶藏。對比市麵上很多隻停留在概念介紹的“快餐式”書籍，這本書的踏實和深入，讓人感到作者在每一個細節上都付齣瞭極大的心血。閱讀它，更像是在跟隨一位經驗豐富的大師進行一次深入的“項目復盤”，而不是簡單地瀏覽一本說明書。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受是，它成功地構建瞭一個從“數據采集”到“智能決策”的完整閉環思考框架。它不僅僅停留在傳統的基於簽名的檢測，而是大篇幅討論瞭如何利用深度學習模型來挖掘那些尚未被定義的“未知威脅”。其中關於時序數據處理和特徵工程的部分，簡直是一份詳盡的實戰指南，詳細列舉瞭如何清洗噪音、如何進行時間窗口的劃分以及如何處理數據不平衡問題。這種對數據預處理環節的重視，常常是決定最終檢測效果成敗的關鍵。整體來看，這本書的覆蓋麵極廣，論述深入淺齣，尤其適閤那些希望從“被動響應”轉嚮“主動防禦”的網絡安全工程師和架構師們。它為構建一個適應未來網絡威脅的、具有韌性的監控體係，提供瞭非常寶貴的思想工具和技術路徑參考。

評分☆☆☆☆☆

讀完前幾章後，我感覺這本書的視角非常宏大，它似乎不僅僅關注於“檢測”本身，更著眼於“監控”背後的整體架構和治理體係。它提到瞭如何將異常檢測結果與IT服務管理（ITSM）流程無縫集成，這在很多同類書籍中是被忽略的環節。一個優秀的監控係統不光要發現問題，更要確保問題能被快速、有效地解決。書中關於“誤報率與漏報率的動態平衡策略”的討論非常精彩，它不再是簡單地給齣固定閾值，而是引入瞭基於業務重要性的權重因子，這體現瞭一種非常成熟的運營思維。這種將技術決策與業務影響掛鈎的做法，是我在尋找相關資料時最看重的一點。雖然這本書的篇幅不算薄，但閱讀體驗非常流暢，作者似乎非常善於將龐雜的技術點組織成清晰的邏輯層次，閱讀過程中很少齣現“卡殼”的感覺，整體節奏把握得張弛有度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度令人印象深刻，尤其是在探討不同檢測算法的適用場景時，作者展現瞭非常細膩的洞察力。我特彆欣賞它沒有將所有異常都視為“壞事”，而是區分瞭業務高峰期的正常抖動與真正惡意的、破壞性的異常，這種辯證的分析角度非常貼閤復雜的真實網絡環境。比如，它對“零日攻擊”特徵嚮量的提取方法進行瞭深入剖析，雖然技術名詞很多，但通過詳細的數學推導和流程圖的輔助說明，即便是初次接觸這些高級概念的讀者也能逐步跟上思路。這本書的行文風格偏嚮學術嚴謹，用詞精準，邏輯鏈條環環相扣，讀起來需要保持高度的專注力。如果說有什麼小小的遺憾，那就是某些復雜的統計模型在介紹時，似乎可以增加更多非技術背景人士也能理解的類比，以拓寬讀者的基礎麵。但瑕不掩瑜，對於希望在網絡安全領域深耕的專業人士來說，這本書無疑提供瞭一個堅實的理論基石。