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一种基于混合神经网络的异常流量检测方法及系统[发明专利]

一、引言

随着互联网的快速发展，网络流量日益庞大，异常流量检测成为网络安全领域的重要课题。传统的异常流量检测方法通常依赖于特征工程，需要人工提取和设计特征，费时费力且难以捕捉到复杂的异常模式。近年来，神经网络技术取得了显著的进展，在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。将神经网络应用于异常流量检测，有望提高检测的准确性和效率。然而，单一的神经网络模型在处理高维、非线性问题时会存在过拟合和泛化能力不足的问题。因此，本文提出一种基于混合神经网络的异常流量检测方法，旨在提高异常流量的检测性能。

在网络安全领域，异常流量检测是保障网络系统安全的关键技术之一。传统的基于规则和统计的方法在检测效率和准确性方面存在局限性，难以应对日益复杂的网络攻击。而基于机器学习的异常流量检测方法通过学习正常流量和异常流量的特征，能够更准确地识别异常行为。然而，传统的机器学习算法往往依赖于特征工程，需要大量的人工参与，且难以处理高维数据和非线性关系。神经网络作为一种强大的机器学习模型，具有自动提取特征和处理非线性关系的能力，在异常流量检测中具有广阔的应用前景。

为了进一步提高异常流量检测的准确性和鲁棒性，本文提出了一种基于混合神经网络的异常流量检测方法。该方法融合了多种神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以充分利用不同类型网络在特征提取和序列建模方面的优势。此外，该方法还采用了数据增强和特征选择等技术，以提高模型对异常流量的识别能力。通过实验验证，该方法在多个真实网络流量数据集上取得了优异的性能，为网络系统的安全防护提供了新的技术手段。

二、混合神经网络异常流量检测方法

(1)混合神经网络异常流量检测方法的核心思想是将卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合，以实现高维数据特征的有效提取和序列数据的时序建模。CNN擅长处理图像等具有局部特征的数据，而RNN则擅长处理序列数据，如时间序列、文本等。在异常流量检测中，我们可以将网络流量数据视为序列数据，通过CNN提取流量数据的局部特征，如IP地址、端口号等，再利用RNN对序列数据进行时序建模，捕捉流量数据的时间依赖性。

以某大型互联网公司为例，该公司每天处理的海量网络流量数据中，正常流量和异常流量占比约为98%和2%。为了提高异常流量的检测率，公司采用了一种基于混合神经网络的异常流量检测方法。首先，使用CNN提取流量数据的特征，如源IP地址、目的IP地址、端口号等，经过CNN处理后，特征维度从原始的数百维降至数十维。然后，将CNN提取的特征输入到RNN模型中，RNN模型能够捕捉到流量数据的时间序列特征，如流量包的到达时间、流量大小等。实验结果表明，该方法在检测异常流量方面具有较高的准确率，达到98%以上。

(2)在混合神经网络异常流量检测方法中，为了进一步提高模型的泛化能力，我们采用了数据增强技术。数据增强是指在原始数据集的基础上，通过一系列的变换操作生成新的数据样本，从而增加数据集的多样性。具体而言，我们可以对流量数据进行时间窗口的滑动、流量包大小的随机缩放、IP地址的随机替换等操作，以生成更多的训练样本。

以某金融行业为例，该行业面临的主要安全威胁是网络钓鱼攻击。为了提高检测网络钓鱼攻击的准确率，采用了一种基于混合神经网络的异常流量检测方法，并引入了数据增强技术。通过对原始流量数据进行时间窗口的滑动和流量包大小的随机缩放，生成了大量的训练样本。实验结果表明，数据增强技术显著提高了模型的泛化能力，检测准确率从原来的90%提升至95%。

(3)为了进一步提高混合神经网络异常流量检测方法的性能，我们采用了特征选择技术。特征选择是指从原始特征集中选择出对模型性能影响较大的特征，以降低模型的复杂度和计算成本。在特征选择过程中，我们可以采用基于统计的方法，如互信息、卡方检验等，对特征进行评分，然后根据评分结果选择排名靠前的特征。

以某电子商务平台为例，该平台面临的主要安全威胁是恶意爬虫攻击。为了提高检测恶意爬虫攻击的准确率，采用了一种基于混合神经网络的异常流量检测方法，并结合特征选择技术。通过对流量数据进行特征评分，选择了排名靠前的特征，如请求频率、请求间隔等。实验结果表明，特征选择技术显著提高了模型的检测性能，检测准确率从原来的85%提升至92%。此外，特征选择还降低了模型的复杂度，减少了计算成本。

三、基于混合神经网络的异常流量检测系统设计

(1)基于混合神经网络的异常流量检测系统设计主要包括数据采集、预处理、模型训练、异常检测和结果输出五个关键模块。首先，数据采集模块负责从网络设备中实时抓取流量数据，包括IP地址、端口号、流量大小、协议类型等关键信息。这些数据将被用于后续的模型