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基于行为的网络异常流量检测系统设计与实现的中期报告
一、研究背景
随着网络技术的不断发展，网络已经成为人们日常生活和工作中必不可少的组成部分。然而，随着互联网的普及，网络安全问题日益严重，网络攻击手段也越来越复杂和高级。其中，网络异常流量攻击成为了网络攻击的主要手段之一。网络异常流量攻击指的是利用一些漏洞或者恶意代码，占用大量的网络带宽和服务器资源，导致网络或者服务器无法正常运行。这种攻击方法对网络安全造成了极大的威胁，给互联网的稳定性和可靠性带来了严重的危害。
为了应对这一问题，网络安全研究领域提出了一系列的解决方法和技术，其中基于行为的网络异常流量检测系统是一种非常有效的技术。这种方法是基于网络用户行为分析和流量监测技术，通过对网络流量的统计与分析，建立恶意流量和正常流量的模型，通过分析网络流量中的异常情况和规律，及时发现网络攻击行为，对网络安全进行保护。
二、研究内容
本研究旨在设计和实现一种基于行为的网络异常流量检测系统，主要包括以下内容：
2.1.建立网络模型
本研究将建立网络数据结构模型，包括设备、协议、地址、端口等字段，并将这些字段进行关联分析，构建起网络拓扑结构，为后续的网络流量分析提供数据支撑。
2.2.数据采集与预处理
本研究将使用网络数据包捕获技术，获取网络流量数据，并对数据进行预处理。预处理内容包括数据清洗、特征提取、缺失值处理等操作，使得数据能够被准确地分析和处理。
2.3.网络流量分析
基于经验规则和机器学习算法，对网络流量进行分析，建立起恶意流量和正常流量的模型，并对数据进行分类和标记。
2.4.异常流量检测
通过分析网络数据流，检测网络流量中的异常情况和规律，并结合网络模型，快速定位网络攻击目标。
2.5.系统优化和改进
结合系统原型，对系统进行持续改进和优化，使得系统的检测性能和效率得到不断提升。
三、研究进展
截止目前，本研究已经完成了网络模型的建立和数据采集与预处理的任务。其中，网络模型主要包括设备、协议、地址、端口等字段的统计和分析，并通过关联分析建立网络拓扑结构。数据采集部分，通过使用Sniffer等网络数据包捕获工具，成功获取了网络流量数据，并对数据进行了预处理，包括了去除空白流量、缺失值处理等，保证了数据的准确性和可用性。
在研究过程中，还结合了常用的深度学习算法，对数据进行了训练和测试，初步建立起了恶意流量和正常流量的模型，取得了一定的成果。
四、总结和展望
本研究的目标是设计和实现一种基于行为的网络异常流量检测系统，使得系统具有有效地检测网络攻击的能力。本研究已经初步完成了网络模型的建立和数据采集与预处理任务，初步建立了恶意流量和正常流量的模型，但还存在着优化和改进的空间。未来研究中，本研究将结合更加复杂的算法和模型进行研究，使系统的检测性能和效率得到进一步的提升。同时，将加强系统的完整性和可靠性，为网络安全提供更加全面和可靠的保障。