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基于度分布的网络流量异常检测方法研究的中期报告
一、研究背景
1.1研究意义
网络流量异常检测是网络安全领域的重要研究方向之一，随着网络攻击手段的不断升级和变化，传统的基于规则、特征的检测方法已经不能满足对大规模攻击的有效防范。随着运营商、数据中心、云计算等网络规模的不断增大，流量数据量也越来越庞大，如何可靠、高效地检测网络中的异常流量成为一项重要的挑战。
传统的流量异常检测方法存在着如下问题：一是特征选取存在一定的主观性，不一定能够覆盖所有的异常攻击；二是检测效率不高，数据规模庞大，运算复杂度高；三是误判率高，会对正常的网络流量造成一定的影响。
因此，本文提出了一种基于度分布的网络流量异常检测方法，通过对网络节点的出、入度分布进行建模，利用概率模型判断每个节点度分布是否异常，从而检测网络中的异常流量，提高检测效率和准确率。
1.2研究现状
目前，网络流量异常检测涉及到多个方向的研究，主要包括基于统计模型、机器学习、数据挖掘等方法。其中，基于统计模型的方法是最早被提出的，包括基于自回归模型、时间序列模型、GMM模型等方法。机器学习方法主要包括基于SVM、神经网络、决策树等算法。数据挖掘方法主要包括聚类、关联规则挖掘、频繁项集挖掘等方法。
但是，这些方法都存在着一定的局限性，无法完全解决大规模网络攻击的网络流量异常检测问题。因此，本文提出了一种基于度分布的网络流量异常检测方法，通过对网络节点的度分布进行建模，能够更好地反映节点的真实情况，提高检测效率和准确率。
二、研究内容和进展
2.1研究内容
本文主要研究了基于度分布的网络流量异常检测方法，主要包括如下内容：
1）对网络节点度分布进行建模，提出了基于概率分布的度分布模型。
2）对度分布模型进行训练，利用EM算法来估计模型参数。
3）利用模型判断每个节点的度分布是否异常，并排除正常节点的影响。
4）对检测结果进行评估，并与传统的流量异常检测方法进行比较。
2.2研究进展
目前，本文已经完成了对网络节点度分布进行建模和对模型进行训练的工作。同时，针对一些特殊情况进行了模型的优化和调整，并验证了模型的有效性和稳定性。下一步，将进一步实现基于模型的异常检测算法，并使用真实的网络流量数据进行测试。
三、研究计划
接下来的工作计划如下：
1）实现基于模型的异常检测算法，并与传统方法进行比较。
2）使用真实的网络流量数据进行测试，并对检测结果进行评估。
3）对异常攻击的类型进行进一步的研究，提出针对性的解决方案。
4）对模型进行优化和调整，提高检测效率和准确率。
四、结论
本文提出了一种基于度分布的网络流量异常检测方法，通过对网络节点的出、入度分布进行建模，利用概率模型判断每个节点度分布是否异常，从而检测网络中的异常流量，提高检测效率和准确率。已经完成了对网络节点度分布进行建模和对模型进行训练的工作，下一步将进一步实现基于模型的异常检测算法，并使用真实的网络流量数据进行测试。