基于机器学习的网络流量异常检测技术研究

摘要：在网络安全形势日益严峻的当下网络流量异常检测至关重要，本文聚焦基于机器学习的网络流量异常检测技术，先阐述网络流量异常检测定义、类型及机器学习的基本概念，接着深入研究数据预处理与特征选择、流量特征提取、数据集构建与标注等技术，分析常用机器学习模型在此领域的应用最后探讨模型训练与优化策略。这对提升网络流量异常检测的准确性与效率，增强网络安全防护能力保障网络空间的稳定运行具有重要理论与现实意义。

关键词：网络流量异常检测；机器学习；数据处理；模型应用；优化策略

在数字化浪潮中网络安全已成为关乎个人、企业乃至国家信息资产安全的核心议题。其中，网络流量异常检测作为守护网络安全的前沿防线重要性与日俱增。机器学习技术的蓬勃发展，为精准高效的网络流量异常检测带来曙光。本文将深入剖析相关技术探寻其在网络安全领域的关键价值与创新应用。

1 网络流量异常检测与机器学习的概述

1.1 网络流量异常检测的定义与类型

网络流量异常检测是网络安全的关键部分，通过监控和分析网络流量数据识别偏离正常模式的流量变化[1]。正常流量模式基于网络日常使用、业务需求和用户行为形成，涵盖数据传输速率、流量分布、协议使用频率等多维度特征。异常流量一旦出现，可能预示网络攻击、恶意软件感染或因网络设备故障等非安全因素导致。

实际网络中异常流量类型多样。DDoS 攻击破坏力巨大，攻击者控制大量傀儡主机向目标服务器发送海量请求致使服务器瘫痪，如 2016 年美国域名服务器管理机构遭受的攻击，众多知名网站断网数小时损失惨重。恶意软件入侵设备后因后台恶意操作引发异常流量，且部分恶意软件会通过加密通信等手段躲避检测。网络扫描和探测行为也是常见异常，黑客攻击前常对目标网络进行扫描，产生特定模式流量可据此发现潜在威胁。非法内容传输占用大量带宽，且可能涉及违法犯罪通过深度学习可对其进行识别，此外内部人员滥用网络也会导致流量异常通过监控可加以防范。

1.2机器学习概述

机器学习是人工智能核心技术融合多学科知识，让计算机从数据中自动学习规律和模式用于预测和决策。其发展可追溯至 20 世纪 50 年代，从图灵测试奠定理论基础到神经网络机、感知器的发明，再到互联网普及后迎来新机遇在各领域广泛应用。

机器学习基于数据驱动通过分析大量训练数据构建数学模型，在网络流量异常检测中先学习正常流量数据建立模型，再将新流量数据与之对比判断是否异常。按学习方式分为监督学习、无监督学习和半监督学习。监督学习用有标记数据训练，如将正常和异常流量标记后训练决策树等算法模型；无监督学习用无标记数据，聚类算法可据此发现网络流量潜在模式和异常点；半监督学习结合两者特点利用少量有标记和大量无标记数据训练，提高模型性能和泛化能力，在网络流量异常检测中可提升对未知异常流量的检测能力。机器学习在医疗、金融、图像识别、自然语言处理等领域均发挥重要作用带来诸多便利与价值。

2 基于机器学习的网络流量异常检测技术

2.1数据预处理与特征选择技术

在基于机器学习的网络流量异常检测体系中，数据预处理与特征选择堪称基石性环节。原始网络流量数据犹如未经雕琢的璞玉，常裹挟着数据缺失、噪声干扰、不一致性以及量纲差异等瑕疵[2]。数据清洗肩负起去除噪声、重复及错误数据的重任，如网络设备故障致使数据包字段值异常，像数据包大小为负数这类噪声会误导模型判断，可借由统计方法与规则，依数据包大小合理范围、唯一标识字段对比等手段予以剔除。数据转换聚焦于将非数值型数据，如协议类型、IP 地址转换为数值形式，独热编码能把协议类型变为二进制字段组合，IP 地址经数值化转换适配模型。数据标准化致力于消除特征量纲差异，最小 - 最大规范化与 Z - score 标准化，分别以映射区间与均值标准差为依据，确保各特征在模型训练中公平“发声”提升模型稳定性与泛化力。特征选择则从繁杂原始特征集里筛选关键子集，过滤法依方差、相关性、卡方检验等统计指标筛选；包装法以模型性能为导向，借前向、后向选择及递归特征消除搜寻最优；嵌入法于模型训练时如决策树依分类贡献、L1 正则化自动压缩不重要特征系数，实现特征筛选提升模型效能与训练效率。

2.2网络流量特征提取方法

网络流量特征提取旨在从原始高维、复杂且动态的流量数据中，提炼出精准表征流量行为的特征为异常检测模型筑牢输入根基。从网络协议视角TCP、UDP、ICMP 等协议类型各异，功能与应用场景有别，识别协议类型利于揪出特定协议攻击。数据包大小、频率、会话持续时间及端口号均为关键特征，正常流量中数据包大小、频率遵循特定规律，会话持续时间因应用而异端口号关联应用类型，异常流量常打破这些规律，如恶意软件致数据包大小异常、DDoS 攻击使数据包频率飙升、端口扫描呈现异常端口使用模式。特征提取方法多元基于流量统计，计算平均数据包大小、协议流量占比等统计量洞察流量趋势与结构；基于流的方法从网络流切入，提取流持续时间、数据包总数等特征刻画网络连接行为；基于机器学习的自编码器、主成分分析等，前者借学习自动提取潜在特征、检测异常，后者经线性变换降维、保留主要特征提升模型效率与性能。

2.3数据集构建与标注策略

高质量数据集构建与精准标注是模型训练与检测性能的命脉，数据源多元网络日志里防火墙、IDS、网络设备日志分别记录网络访问、入侵行为、设备运行等关键信息；网络嗅探工具如 Wireshark、tcpdump 可捕获、解析、保存数据包；公开网络攻击数据集如 KDD Cup 1999、NSL - KDD、CICIDS2017，涵盖丰富攻击类型与正常流量样本[3]。收集后需清洗与预处理，去除噪声、重复数据，填充缺失值标准化与归一化数据。标注策略至关重要针对已知攻击依特征标注，如 DDoS 攻击依流量大小、数据包频率，恶意软件感染依网络连接模式等。但标注挑战重重新型攻击难识别，加密、伪装技术增加标注难度，大规模数据集标注耗时耗力且准确性难控。可借半监督、无监督学习减少人工标注，结合专家知识审核验证保障标注质量。

2.4常用的机器学习模型在异常检测中的应用

决策树以树形结构与直观决策规则在异常检测中崭露头角，内部节点为流量特征分支是判断结果，叶子节点为分类，ID3、C4.5、CART 等算法助力构建，C4.5 依信息增益率分裂特征，虽可解释性强、预处理要求低，但易于拟合需剪枝或集成学习优化。支持向量机通过寻找高维空间最优超平面分类，处理线性可分与不可分数据借助核函数应对非线性问题，径向基核常用，训练时最小化结构风险泛化性佳，不过计算复杂、对核函数与参数敏感，可采 SMO 算法加速、交叉验证选优。神经网络尤其深度学习中的多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络及其变体，能自动学习复杂模式多层感知机处理非线性关系，卷积神经网络提取局部与全局特征循环神经网络及改进版本 LSTM、GRU 处理序列依赖，检测准确率高然可解释性差、训练耗资源、对数据质量要求高，可借可视化、迁移学习改善。

结语

本文系统剖析了基于机器学习的网络流量异常检测技术，涵盖异常检测定义、机器学习原理，详述数据预处理、特征提取、数据集构建及模型应用与优化等环节。这些技术为网络安全防护筑牢根基，未来随着技术持续创新，有望更精准识别异常，全方位捍卫网络空间安全为数字世界发展保驾护航。

参考文献

[1]杨姣.基于机器学习的网络流量异常检测技术研究[J].电子技术与软件工程， 2022（22）：22-25.

[2]李怡晨.基于机器学习的电力工控网络流量异常检测技术研究[D].上海交通大学，2019.

[3]翟慧鹏，尚晓凯，韩龙龙，等.基于大数据技术的网络安全分析研究[J].现代电子技术， 2022（016）：045.

作者简介：周灵正，男，汉族，出生年月：2003年9月，籍贯：福建三明，学历：本科，单位全称：莆田学院，当前职称：学生，研究方向：计算机网络，单位省市邮编：351100