网络特征流量分析.pptx

网络特征流量分析

网络特征流量分析概述

网络特征流量采集方法

网络特征流量预处理技术

网络特征流量分析算法

网络特征流量异常检测

网络特征流量分类识别

网络特征流量可视化展示

网络特征流量分析应用场景ContentsPage目录页

网络特征流量分析概述网络特征流量分析

网络特征流量分析概述[网络特征流量性质]1.流量类型多样化。网络流量种类繁多，包括HTTP、HTTPS、DNS、FTP、IM等，还存在大量自定义流量类型。2.流量特征复杂多样。单个流量类型可携带不同业务，不同流量类型特征不同，如HTTP流量可携带Web访问、文件传输、邮箱业务等。3.流量特征随时间变化。随着网络环境的变化，同一流量类型的特征也会发生变化，例如同一网站不同时间的HTTP请求可能携带不同信息。[网络特征流量包含信息]1.主机信息。包括IP地址、端口号、操作系统类型、应用服务类型等。2.业务信息。包括应用协议类型、请求资源、响应内容等。例如HTTP流量可包含请求URL、响应状态码、返回内容等。3.用户信息。主要通过网络轨迹提取用户模式信息，包括访问网站、点击事件、访问时间等。4.异常行为信息。例如恶意程序访问、黑客入侵尝试等。

网络特征流量采集方法网络特征流量分析

网络特征流量采集方法网络流量采样：1.网络流量采样是通过对网络流量进行选择性采集，以获取网络流量的统计特征和分布情况。2.网络流量采样的方法包括随机采样、系统采样、分层采样、聚类采样和自适应采样等。3.网络流量采样的目的是为了减少网络流量分析的计算复杂度，提高网络流量分析的效率。网络流量镜像：1.网络流量镜像是通过在网络链路上安装镜像设备，将网络流量复制到镜像设备上，以便对网络流量进行分析。2.网络流量镜像的优点是能够采集到完整的网络流量，缺点是会对网络性能产生影响。3.网络流量镜像的应用场景包括网络安全分析、网络性能分析、网络故障诊断等。

网络特征流量采集方法网络流量嗅探：1.网络流量嗅探是通过在网络链路上安装嗅探器，将网络流量捕获到嗅探器上，以便对网络流量进行分析。2.网络流量嗅探的优点是能够采集到完整的网络流量，缺点是会对网络性能产生影响。3.网络流量嗅探的应用场景包括网络安全分析、网络性能分析、网络故障诊断等。网络特征流量采集：1.网络特征流量采集是通过对网络流量进行特征提取，将网络流量的特征信息采集到数据库中，以便对网络流量进行分析。2.网络特征流量采集的方法包括基于规则的特征提取、基于机器学习的特征提取和基于深度学习的特征提取等。3.网络特征流量采集的应用场景包括网络安全分析、网络性能分析、网络故障诊断等。

网络特征流量采集方法网络流量分析工具：1.网络流量分析工具是用于分析网络流量的软件工具，其主要功能包括网络流量采集、网络流量分析和网络流量可视化等。2.网络流量分析工具的种类繁多，包括开源工具和商业工具等。3.网络流量分析工具的应用场景包括网络安全分析、网络性能分析、网络故障诊断等。网络特征流量分析应用：1.网络特征流量分析的应用场景包括网络安全分析、网络性能分析、网络故障诊断等。2.网络特征流量分析可以用于检测网络安全威胁，如网络攻击、恶意软件等。3.网络特征流量分析可以用于分析网络性能，如网络带宽、网络延迟等。

网络特征流量预处理技术网络特征流量分析

网络特征流量预处理技术数据清洗与预处理:1.数据清洗：识别并清除不一致、不准确或冗余的数据，确保数据质量和完整性。2.数据变换：将数据转换为统一的格式或结构，以便于后续处理和分析。3.特征工程：提取和选择与网络特征流量分析相关的特征，以提高分析的准确性和效率。数据归一化:1.最小-最大归一化：将数据映射到[0,1]的区间，使数据具有相同范围。2.均值-方差归一化：将数据减去其均值并除以其标准差，使数据具有相同的均值和方差。3.小数定标归一化：将数据乘以一个常数，使数据具有指定的最大值或最小值。

网络特征流量预处理技术数据降维:1.主成分分析（PCA）：将数据投影到其主成分上，减少数据维度并保留主要信息。2.奇异值分解（SVD）：将数据分解成正交矩阵的乘积，减少数据维度并保留主要信息。3.t-分布邻域嵌入（t-SNE）：将高维数据投影到低维空间，同时保持数据之间的相似性。特征选择:1.过滤法：根据特征的统计信息或相关性，选择与目标变量相关性较大的特征。2.封装法：将多个具有相关性的特征组合成一个新的特征，减少特征数量。3.嵌入法：将特征映射到一个低维空间，并在低维空间中选择具有区分性的特征。

网络特征流量预处理技术异常检测:1.统计异常检测：利用统计方法识别与正