异常流量网络行为分析

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蠕虫病毒网络行为特征：

网络层：同大量的主机会话，大多是发包，每个会话流量很少
连接层：连接很多；大多是发出的TCP SYN包，大部分没有响应或被拒绝
总体流量：发包远大于收包数量

路由环网络行为特征：
同一个数据包在路由器间循环传输最终丢掉（具备同样的标识ID）
IP包的TTL值在传输过程中不断减小，直至1（诊断过程中会出现ttl值太小的提示）

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流量异常分析（归因分析）
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网站数据流量，特别是电商的数据流量会因为内外部的因素的各种原因，导致某一段时间流量异常。
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流量部门目前对APP线上推广需要支付较多的渠道推广费用，但不同渠道带来的用户质量、活跃度、消费能力参差不齐 为了支持流量部门高效推广，减少对垃圾渠道的投放费用。需要对部分投放费用较高，但是营收、活跃度转化较低的渠道需要重点分析 对于渠道流量进行分析的几个关键指标： 根据AARRR模型，从获取用户到用户付费环节依次递进的关系，这里主要从激活、留存、付费三个环节展开 1）激活环节 ①激活...
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### 网络异常流量监测和用户行为分析 #### 网络异常流量监测的重要性 在当前复杂的网络环境中，网络异常流量监测变得尤为重要。随着网络安全威胁的不断升级，如DDoS攻击、各种类型的网络病毒（如蠕虫、木马等）、...
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自述大纲 封隔器 NEMEA相关出版物 项目状态 Travis CI构建： NEMEA系统 NEMEA（网络测量分析）系统是用于网络流量分析流，明智的，基于流的，模块化的检测系统。 它由许多独立的模块组成，这些模块通过通信接口互连，每个模块都有自己的任务。 模块之间的通信通过消息传递完成，其中消息包含流记录，警报，一些统计信息或预处理的数据。 系统零件 下图显示了系统的所有重要部分。 模块-基本构建块； 分开的系统过程； 在其输入接口上接收数据流，对其进行处理，并将另一数据流发送到其输出接口； 所有模块都根据其任务简单地分为两组： 检测器（红色）-检测一些恶意流量，例如DNS隧道， DoS ，扫描 模块（黄色）-导出和存储流数据，对数据进行预处理或后处理（过滤器，聚合，合并等） NEMEA Framework-实现所有模块共有的功能的库集 TRAP （流量分析平台）（蓝色）-
【解决方案】网络异常流量突发分析
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概述 网络异常流量突发是经常困扰运维管理人员的问题之一。突发流量可能会造成网络的拥塞，从而产生丢包、延时和抖动，导致网络服务质量下降；不仅如此，突发流量还可能存在安全风险，例如：DoS攻击、蠕虫、窃密等，会对网络和业务系统造成更大的危害。 问题 如何快速方便地检测网络突发事件并找到相关的发送方和接收方？ 使用工具 虹科Allegro网络万用表，一体化网络故障排除设备，轻松点击几下就能发现问题，找出故障。 解决问题 突发检测 Allegro 网络万用表提供几个选项来检测突发事件： 你可以使用
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项目目标是为了检测网络异常流量，防止网络攻击行为，本人参与了初期的工作，进行了文献阅读-数据处理-模型构建-参数优化工作。 网络攻击行为主要分为Dos、U2R、Probe等，其对应的流量异常特征为集合异常、点异常、上下文异常。 点异常指指单个数据样本相对于周围数据被视为异常的情况；上下文异常指数据实例在特定上下文中异常，但在其他情况下不属于异常的情况；集合异常指相关数据实例的集合作为一个整体是异常的，即使单个值可能是正常的。由于攻击行为大多能体现在流量特征方面，因此项目首先从简单的单变量流量时间序列
蓝队宝典 | 异常流量阻断技战法分析与应用
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当然也包括黑客利用目标环境中允许的通讯协议（如：HTTP，DNS，ICMP等）进行数据泄露，此时这些通讯协议的特征与正常情况的数据传输特征会有所不同。固定阈值检测是最简单的异常流量检测方法，通过设定一个或多个预定义的阈值，当网络流量超过这些阈值时，系统会触发警报或采取阻断措施。：网络攻击行为（如 DDoS 攻击、暴力破解、端口扫描等）通常会在短时间内产生大量异常流量，这些攻击不仅具有高频率、大流量的特征，还可能对目标系统产生致命打击。：异常流量可能导致网络资源的过度消耗，进而导致正常业务的中断。
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本文的目的在于从淘宝用户行为数据出发，分析PV和UV指标，得出平台的整体流量表现，以期借此指导营销活动。 本文的数据源于阿里云天池（User Behavior Data from Taobao for Recommendation）。 数据源链接：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=649&userId=1 数据分析工具：SQL+EXCEL 注：以下操作截取了其中100,000条数据记录，而非全部数据，并已完成了一些数.
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