51、大数据在网络异常检测与智慧城市中的应用

大数据在网络异常检测与智慧城市中的应用

大数据在网络异常检测中的应用

网络异常检测面临的挑战

在网络环境中，正常数据占据主导地位，且网络规模庞大。即使是较低的误报率，也可能导致大量的虚假警报，这给网络运营团队带来了巨大的压力。因此，异常检测系统不仅要能够检测异常的网络行为，还需要关联和学习警报信息，以便为人类专家提供有意义的反馈，从而不断改进系统。

将大数据应用于异常检测问题时，需要克服多方面的挑战：
1. 运行时限制 ：对于网络异常检测系统而言，尤其是在处理大规模网络时，运行时限制是一个重要挑战。降低系统预处理、训练和部署过程中的计算复杂度是当务之急。
2. 数据处理难题 ：网络异常检测系统的数据具有多粒度和多格式的特点，可从主机、网络设备、安全设备或服务器等不同层面获取。在小网络中，专家可以手动处理数据，但在大数据应用中，必须系统地解决数据采集、表示和预处理问题，以提供高质量的数据用于训练大数据算法。同时，开发合适且快速的特征选择方法对于确保异常检测系统的效率和数据的有效表示至关重要。
3. 网络流特性 ：网络本质上是流式的。在小网络中，可以通过定期重新训练数据模型来应对数据行为和概念的逐渐漂移和变化。但在大数据应用中，需要从系统设计的角度充分解决这一问题，这就要求具备动态自适应的学习算法和自进化架构，能够处理高速数据流，并且系统要能够根据网络环境的变化及时更新自身，同时不牺牲检测性能。
4. 异常信息转化 ：在大数据环境下，将异常警告转化为有意义的警报并生成未来预测模式是一个巨大挑