23、基于机器学习的物联网网络 DNS 流量监控技术解析

基于机器学习的物联网网络 DNS 流量监控技术解析

1. DNS 流量监控的必要性

在物联网网络中，为了进行安全检查，DNS 流量监控是必不可少的。过去已经提出了许多监控 DNS 流量的技术，包括不同类型的防火墙、入侵检测系统和各种 DNS 流量分析器。经过对比分析发现，使用机器学习技术进行 DNS 流量监控和分析的成本效益最低。

2. 用于 DNS 流量监控的机器学习技术

机器学习技术利用数据和算法，像人类一样学习网络行为，然后预测网络中存在的问题，并且随着时间的推移，其准确性会不断提高。

机器学习技术主要分为以下三类：
- 监督学习机制 ：算法通过提供的标记数据（即训练数据集）进行自我训练，一段时间后可以识别出存在的异常。在流量监控中，训练数据集是合法流量的数据，用于识别受感染的流量。
- 无监督学习机制 ：没有分类数据集来训练算法，算法需要在一段时间内自我学习和改进，然后使用不同的步骤来识别存在的异常数据。在网络流量监控中，主要目标是分析流量数据的行为并检测任何可疑数据。
- 强化学习机制 ：这是一个迭代过程，学习基于先前计算的反馈数据进行。收到的反馈越多，性能就越好。

由于物联网网络存在资源受限的连接设备、异构和无人值守的工作环境等限制，容易出现许多安全问题。因此，为了缓解这些安全问题，许多类型的机器学习技术被提出并应用于分析物联网网络的各个方面，其中之一就是 DNS 流量监控。

3. 近期提出的基于机器学习的 DNS 流量监控方法

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