31、实时网络流量异常检测：RADIANT框架的应用与优势

实时网络流量异常检测：RADIANT框架的应用与优势

在当今数字化时代，网络安全面临着前所未有的挑战。恶意网络攻击层出不穷，严重威胁着计算机系统和网络中敏感数据的安全。为了有效应对这些威胁，实时网络流量异常检测系统变得至关重要。本文将介绍一种名为RADIANT的实时异常检测框架，探讨其原理、优势以及在实际应用中的表现。

1. 研究背景与目标

网络攻击的形式多种多样，常见的包括拒绝服务（DoS）攻击、中间人（MitM）攻击和社会工程攻击等。这些攻击不仅会导致系统瘫痪、数据泄露，还会对用户隐私造成严重威胁。为了应对这些不断演变的威胁，需要一种能够实时检测网络流量异常的系统。

本研究的目标是开发一个实时、无监督的网络流量异常检测系统，以解决基于签名的方法的局限性。具体来说，项目包括以下几个方面：
- 探索无监督技术 ：使用隔离森林、自动编码器和一类支持向量机（SVM）等无监督学习方法，无需预定义签名即可识别异常。
- 特征工程和数据预处理 ：从网络流量数据中提取和处理相关特征，以适应所选模型。
- 系统架构设计与实现 ：构建一个强大的架构，用于连续、实时的流量监测和分析，包括数据采集、特征提取、异常检测和警报生成。
- 性能评估和比较分析 ：使用基准数据集（NSL - KDD和UNSW - NB15）和关键指标（准确率、误报率、检测率和计算效率）评估系统的有效性，并与现有方法进行比较。

2. 异常检测技术分类

在网络安全领域，异常检测技术可以根据标记数据