网络入侵检测中异常流量识别算法研究

引言

随着互联网的发展，网络安全面临日益严峻的挑战，异常流量识别成为关键的防护手段。传统统计学方法简单易实现，但在大规模数据处理中效率低且误报率高。机器学习方法通过数据训练提升了识别精度，而深度学习则通过自动特征学习和复杂建模提高了检测准确性。但这些方法也面临计算复杂度高、处理时间长等问题。本文探讨了这些方法的优缺点，并提出改进算法以提高异常流量识别的性能和效率。

一、常见的异常流量识别算法

（一）基于统计学的方法

基于统计学的异常检测方法主要通过分析历史数据的统计特性来建立正常流量模型，任何与该模型偏离的数据流都被视为异常。常见的算法包括基于均值、方差的检测方法和基于概率分布的检测方法。此类方法的优点是简单易实现，但在面对大规模数据时，效率较低，且容易产生较高的误报率。

（二）基于机器学习的方法

机器学习算法通过学习历史网络流量数据，能够根据数据的规律性预测未来的流量模式，从而检测异常。常见的机器学习方法包括决策树、支持向量机（SVM）、K 近邻（K-NN）等。这些方法通过对特征的提取和建模，能够较为准确地识别出不同类型的攻击行为，且具有较强的泛化能力。

（三）基于深度学习的方法

深度学习，特别是深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN），在异常流量检测中得到了广泛应用。深度学习能够自动从大量数据中提取高层次的特征，并进行非线性建模，相比传统机器学习方法，其在特征学习和模型训练方面具有更强的优势。例如，卷积神经网络可以用于对流量数据进行时空模式的分析，准确率较高。

二、异常流量识别算法的改进与优化策略

（一）基于深度学习模型优化异常流量识别精度

采用深度学习模型，尤其是像卷积神经网络，可大幅增进异常流量识别的精准度，深度学习模型借助自动方式提取复杂特征，且进行非线性的建模，和传统方法比起来优势明显，CNN 有处理流量数据时空模式的本事，适宜捕捉流量当中的局部依赖关系，这对异常流量识别有着关键意义。LSTM 有本事处理时序数据中的长时间依赖关系，精准识别网络流量里的动态变化模式，用 DDoS 攻击举例说明，深度学习能迅速在大量流量数据中辨别出正常流量与攻击流量的差异，极大减少误报及漏报的比率，当进行大规模数据处理，深度学习模型，不但让识别的精准程度上升，还强化了系统对复杂攻击模式的辨别能力力。

（二）结合特征选择与降维技术提高算法效率

特征选择及降维技术在提升异常流量识别算法效率方面意义非凡，特征选择方法采用去除冗余或无关特征的方式，降低计算量，强化算法性能，随机森林特征选择技术开展每个特征重要性的评估，进而依照评估结果选出最有效的特征，以此提升模型的准确性与处理速度。仿若主成分分析，借助把高维数据投射到低维空间，消除了数据的部分复杂性，以此达到降低计算成本的目的，PCA 于网络流量分析里的应用，可把大规模流量数据转化成少量关键特征，大幅增进检测算法的效率，若将 PCA 应用到网络入侵检测时，能高效减少数据量与计算资源的占用，同时保存流量数据内的主要内容，增强系统响应的速度。如图1 所示。

（三）基于集成学习提升异常流量检测的鲁棒性

集合学习方法，诸如随机森林、Adaboost、XGBoost 这些种，借助结合多个弱分类器的输出，极大提升了异常流量检测的鲁棒性与准确性，在实施网络入侵检测之际，单一算法老是会碰到局限性，比方对于某一类攻击识别不精准，容易受到噪声数据干扰。采用集成学习，多个模型共同实施决策，能有效抑制单个模型的不稳定性，随机森林凭借构建多个决策树并得出平均结果，弱化了过拟合的风险水平，强化了模型的泛化本事，XGBoost 借助梯度提升法将多个弱学习器进行了结合，能凭借加权组合提升模型性能。以Adaboost 这个方法作例子，依靠不断调校训练样本的权重，弱分类器的表现稳步改进，最终实现整体模型准确率的提高，集成学习方法采用多模型协同工作模式，有效增强了网络流量检测的可靠水平，能对多种类型的攻击给出更可靠的识别结果，进而提高了系统的安全水平[1]。

（四）引入实时流量分析与反馈机制优化检测响应速度

采用实时流量分析与反馈机制，可以极大提升网络入侵检测系统响应速度及实时性，运用流量分析工具对网络流量实施实时监控，一旦瞅见异常流量模式，可立即开启检测跟响应流程，进而迅速处理潜在的安全威胁，依托大数据分析平台，网络流量数据能马上传输至分析引擎，采用先进的流量分析算法，实时鉴别恶意攻击流量。经由设置反馈机制，系统一旦检测到异常流量，快速实施防护办法，像实施屏蔽源IP 或启动防火墙策略操作，进而减少网络攻击施加给系统的影响，依靠大数据分析平台的实时流量监测系统，可处理海量的数据，且迅速对异常流量模式加以分析，让检测结果实现高效与准确，在实际应用过程里，就像国内外某些大型网络安全公司已开始把实时流量分析技术和人工智能算法进行结合，造就高度自动化的安全防护体系，为企业及机构提供实时网络安全保障[2]。

结论

本文探讨了异常流量识别中的统计学、机器学习和深度学习算法，分析了各方法的优缺点。通过对比不同算法的适用场景，提出了优化策略，如深度学习模型优化、特征选择与降维技术结合、集成学习方法应用以及实时流量分析与反馈机制。这些改进提高了识别精度、检测效率和鲁棒性，减少了误报和漏报。未来，深度学习和集成学习的综合优化方法将成为网络流量异常识别的主流，有助于提升网络安全防护能力。研究为网络入侵检测系统优化提供了理论和实践指导。

参考文献

[1]赖振辉，甘汉波.基于改进差分算法的网络异常攻击流量入侵识别方法[J].信息技术，2025，（03）：122-127.

[2]叶帅辰，卜哲.基于 K-means 聚类算法的异常流量识别能力分析[J].信息技术与信息化，2024，（06）：127-130.

作者简介：李韧（1978.2-），性别：男，籍贯： ，民族：汉族，学历：大学，职称：副教授，研究方向：计算机