基于专家经验的网络异常流量自动检测平台设计与实现

摘要

随着网络流量规模的日益增大，异常流量越来越多。传统基于规则的异常流量检测效果不尽理想，而专家的人工分析又会消耗大量的时间与极高的人力成本，为此，本文基于专家经验设计并实现了一个网络异常流量自动检测平台，以此降低人工分析的工作量。检测平台通过机器学习、词法分析的方法，自动收集流量特征，同时对正常与恶意HTTP流量进行分析，从而有效地检测出异常流量。实验结果表明，相比于传统WAF,本文设计的自动检测平台检出率更高，误判率更低。

关键词

流量检测 / 专家经验 / 机器学习 / 词法分析