14、网络数据异常检测与指纹认证技术解析

网络数据异常检测与指纹认证技术解析

网络数据异常检测方法

在网络数据的分析中，异常检测是保障网络安全和稳定运行的重要手段。我们可以通过构建网络连接的纵向自适应正常模型，帮助网络管理员识别网络流量模式中的偏差。

生成正常静态模型

由于对系统了解有限且缺乏标注示例，我们采用探索性数据分析技术，以聚类作为起点。具体步骤如下：
1. 聚类算法应用 ：使用聚类算法减少问题规模，将相似的对象归为一组。
2. 规则生成 ：生成一组规则，其结果表示聚类成员关系，这些规则为聚类提供内涵描述。
3. 规则转换为符号对象 ：将规则转换为符号对象，计算不同日期符号对象之间的差异，得到时间单元 t 的符号对象集 So(t)，即该时间的静态正常网络流量模型。

通过这种方式，我们可以大幅减少需要处理和存储的数据量，将每日网络流量用数百条规则而非数千个网络连接来表示。

从静态到自适应模型

为了构建网络流量的自适应模型 M(t)，我们需要比较后续每日正常静态模型中的符号对象。给定阈值 T，如果符号对象 Sok(t) 与自适应模型 M(t) 中所有符号对象的差异都大于 T，则将其标记为异常；否则，认为它是已知行为的表现。

异常排名

为了区分不同类型的异常，我们定义了两个参数：
1. 平均差异值（Dmean） ：计算符号对象与自适应模型中所有符号对象的差异平均值。
- 公式：$D_{mean}(S_{ok}(