基于NetFlow的異常檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)中期報(bào)告

基于NetFlow的異常檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)中期報(bào)告一、問題描述網(wǎng)絡(luò)異常對(duì)于企業(yè)和組織來說，是一直存在的問題。網(wǎng)絡(luò)異常檢測系統(tǒng)就是為了解決這個(gè)問題而設(shè)計(jì)的。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)異常檢測系統(tǒng)主要依靠IDS（IntrusionDetectionSystem）和IPS（IntrusionPreventionSystem）等工具，但是這些工具的存在也會(huì)帶來一定的不足，如高昂的成本、誤報(bào)率高等問題。因此，設(shè)計(jì)一個(gè)基于Netflow技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)異常檢測系統(tǒng)是非常有必要的。二、研究目的本文的目的是針對(duì)現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)異常檢測體系結(jié)構(gòu)存在的問題，提出一種基于NetFlow的異常檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，并且從系統(tǒng)設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、性能評(píng)估等方面進(jìn)行研究和分析，為網(wǎng)絡(luò)異常檢測系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)提供一定的指導(dǎo)和參考。三、研究內(nèi)容本文的研究內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：1.系統(tǒng)設(shè)計(jì)針對(duì)基于Netflow的異常檢測系統(tǒng)的具體需求，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、模型訓(xùn)練模塊和異常檢測模塊等模塊，并且進(jìn)行系統(tǒng)集成，實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的功能。2.算法實(shí)現(xiàn)基于流量盲分離技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)異常檢測模塊中的數(shù)據(jù)分析與處理、數(shù)據(jù)建模和異常檢測等功能。主要包括局部區(qū)分性分析（LocalDiscriminantAnalysis，LDA）算法和支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）算法實(shí)現(xiàn)。3.性能評(píng)估針對(duì)設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)異常檢測系統(tǒng)，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估，主要包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和異常檢測等過程，通過對(duì)比分析正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)的檢測效果，以及分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性等方面對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估分析。四、研究方法1.系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法：采用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)方法，以Netflow數(shù)據(jù)采集、流量盲分離、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和異常檢測為主要需求，設(shè)計(jì)系統(tǒng)的模塊和接口，并且進(jìn)行系統(tǒng)集成。采用UML（UnifiedModelingLanguage）工具進(jìn)行類的設(shè)計(jì)和業(yè)務(wù)流程圖的繪制。2.算法實(shí)現(xiàn)方法：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析處理、數(shù)據(jù)建模和異常檢測等功能，主要參考現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)挖掘方法，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。采用Python編程語言進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)。3.性能評(píng)估方法：通過實(shí)驗(yàn)評(píng)估的方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行性能評(píng)估。首先構(gòu)建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境或網(wǎng)絡(luò)仿真環(huán)境中收集數(shù)據(jù)，并且對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和建模，使用評(píng)估指標(biāo)分析異常檢測系統(tǒng)的性能，主要包括準(zhǔn)確率、召回率和F1值等指標(biāo)。五、研究進(jìn)度1.已完成的工作（1）對(duì)現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)異常檢測技術(shù)進(jìn)行了梳理和分析，對(duì)網(wǎng)絡(luò)異常檢測系統(tǒng)中存在的問題進(jìn)行了總結(jié)。（2）確定了基于Netflow的異常檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路，并且進(jìn)行系統(tǒng)模塊化設(shè)計(jì)。（3）實(shí)現(xiàn)了Netflow數(shù)據(jù)采集、流量盲分離、機(jī)器學(xué)習(xí)算法LDA和SVM的相關(guān)代碼，并且完成了相關(guān)算法的測試。2.未完成的工作（1）完善系統(tǒng)設(shè)計(jì)，進(jìn)一步進(jìn)行模塊優(yōu)化和完善，將每個(gè)模塊的接口進(jìn)行定義，并且進(jìn)行系統(tǒng)集成。（2）實(shí)現(xiàn)異常檢測模塊中機(jī)器學(xué)習(xí)算法的適配和調(diào)優(yōu)，并且進(jìn)行整個(gè)異常檢測系統(tǒng)的測試和驗(yàn)證。（3）進(jìn)行性能評(píng)估分析，在不同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境中，對(duì)網(wǎng)絡(luò)異常檢測系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估，得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果，進(jìn)行結(jié)果分析和總結(jié)。六、預(yù)期成果（1）完成基于Netflow的異常檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，并且進(jìn)行性能評(píng)估和結(jié)果分析。（2）實(shí)現(xiàn)局部區(qū)分性分析算法和支持向量機(jī)算法，并且進(jìn)行測試和結(jié)果分析。（3）對(duì)于網(wǎng)絡(luò)異常檢測