基于流量特征分类的异常IP识别系统的设计与实现.docx

【基于流量特征分类的异常IP识别系统的设计与实现】 随着互联网技术的快速发展，网络规模的扩大和数据流量的剧增，网络安全成为了国家安全的重要组成部分。5G时代的到来加剧了网络安全的挑战，恶意主机的数量逐年攀升，对网络环境构成严重威胁。异常流量检测作为一种有效的恶意主机发现手段，成为网络安全研究的重点。 异常IP识别系统主要依赖于流量特征的分析。流量特征分为三个级别：IP地址级、报文级和网络流级。IP地址级特征关注特定IP地址的全部流量数据；报文级特征涉及负载内容和通讯端口号；网络流级特征则基于报文头部信息进行流量分类和识别。 早期的研究如LAKHINA和LEE分别使用无监督学习和IP地址重要性评估进行异常检测，但这些方法在处理单台服务器流量时可能失效。因此，对单台服务器的流量进行对端IP识别和分类显得尤为重要，这有助于识别提供不同服务的IP，以及定位异常活动，如恶意木马和病毒流量。 针对异常IP识别和标记流量数据成本高的问题，本文提出了一种结合K-means聚类和层次聚类的半监督学习方法。利用已标记样本的分类特性选取关键特征；然后，对样本的特征属性进行重新赋值，形成权重向量；接着，使用权重向量对未知样本进行重新赋值并进行层次聚类；通过已标记的IP样本完成对大量未标记样本的分类和识别。实验在UNSW-NB15数据集上验证了该方法的可行性和准确性，证明了它能有效识别恶意IP，包括未知类型的恶意IP。 该方法已被应用于国家某网络安全中心的流量识别系统，成功发现了针对我国重点服务器的恶意攻击，并协助进行了早期的筛查和定位。此外，研究者们还提出了多种流量特征分析方法，如基于状态机的TCP流特征分析、朴素贝叶斯分类、深度学习中的时序分析等，这些方法为流量特征分类和异常检测提供了多样化的解决方案。 异常IP识别系统的设计与实现是通过深入分析网络流量特征，结合机器学习和聚类算法，实现对异常行为的精确检测。半监督学习在此类问题中的应用，降低了对大量标记数据的依赖，提升了识别效率和精度。未来的研究将继续探索更高效、更智能的流量分析方法，以应对日益复杂的网络安全挑战。