流数据挖掘下的网络流量异常检测与挑战

本文主要探讨了"基于流数据挖掘的网络流量异常检测及分析研究",由作者魏桂英和姜亚星合作完成,发表于2009年8月的《中国管理信息化》第12卷第15期。研究背景是随着互联网的迅速发展，网络流量异常检测成为了网络安全管理的重要组成部分，特别是针对网络流量突发异常的检测，因为这种异常能够帮助快速定位问题并采取应对措施。 文章首先介绍了网络流量异常的种类，包括各种可能的异常行为，如突发流量增长、异常流量模式等。接着，作者详细讨论了传统的网络流量检测方法及其存在的问题，比如处理大量数据的能力有限，实时性和准确性不足。这些问题促使研究者转向更为高效的数据处理方式，即流数据模型。 流数据模型的优势在于其能够实时处理连续不断的数据流，适应网络流量的实时性需求。文章深入阐述了流数据模型在描述网络通信流量中的应用，并指出它如何弥补了传统流量检测模型的局限。此外，作者还综述了已有的流数据挖掘技术在网络流量异常检测领域的研究成果，这些技术通常涉及实时数据的分析、特征提取以及模式识别，以提高检测的准确性和效率。 尽管流数据挖掘在网络流量异常检测方面取得了显著进展，但文中也指出了一些现存的问题和挑战，例如如何处理高维数据、如何优化算法以降低计算复杂度、以及如何实现实时性与准确性的平衡等。未来的研究方向可能集中在这些关键问题上，以进一步提升网络流量异常检测的性能。 本文为网络流量异常检测提供了新的视角，即利用流数据挖掘技术，旨在寻求更有效的方法来实时、准确地监控和分析网络流量，这对于保障网络安全具有重要的实际意义。