人工智能在网络流量分析中的研究与应用
摘 要：
从安全威胁检测的角度来看，网络流量分析是一种具有重要意义的研究方向。传统的流量分析方法通常依赖于事件特征信息与固定特征库进行匹配。然而该种方式存在明显的缺陷，即特征库组织较为简单且更新不够及时。值得注意的是，持续出现的新攻击技术能够迅速规避现有的安全规则，并且这种变化速度使得现有检测系统难以跟上节奏。因此，在这一背景下提出了一种新型的网络流量安全智能分析系统。该系统通过自动学习机制不断识别新的异常模式，并结合深度分析技术实现精准定位潜在威胁的能力。同时，在动态更新机制的支持下能够实时追踪最新的攻击手段，并有效提升整体的安全防护水平。
内容目录：
1 AI 在安全领域的应用
2 AI 在安全领域应用的现状
3 AI 在网络流量智能分析中的应用
3.1 系统功能架构
3.2 系统软件架构
3.3 系统关键技术
3.3.1 基于自学习的网络威胁特征轮廓扫描技术
3.3.2 隐蔽恶意流量检测技术
3.3.3 基于隐马尔科夫的行为序列建模技术
3.3.4 异常登陆行为检测技术
3.3.5 恶意链接检测技术
3.3.6 基于大数据的分布式关联分析技术
4 系统的实现、演示和验证
4.1 演示验证环境
4.2 系统分析模型
4.3 关键指标验证
5 应用场景
6 结 语
伴随着互联网技术与应用的快速增长, 网络流量呈现出爆发式的增长趋势. 在安全领域中, 由于网络边界模糊导致流量监测工作面临一定的难度, 同时这也增加了网络安全防护体系的压力. 近年来, 人工智能领域的机器学习技术已在计算机视觉、语音识别及自然语言处理等多个方面展现出良好的应用效果, 突显了其分类能力以及对数据进行预测和辅助决策的作用. 这种先进技术不仅提高了网络安全防护水平, 并为此类问题提供了新的解决方案和思路. 目前, 机器学习技术已在恶意样本检测、域名生成算法（Domain Generation Algorithms, DGA）域名检测以及恶意加密流量检测等领域取得了显著成效. 按照Gartner公司的定义, 网络流量分析技术是基于AI和大数据等先进技术的应用型学科, 主要通过实时分析网络行为数据来揭示异常事件的本质特征并提供客观事实依据的技术
本文就致力于阐述网络流量安全智能分析系统中的人工智能技术应用及其整体实现机制与验证过程。研究团队通过对实时网络流量的数据采集、存储以及分析流程进行深入探讨，在此基础上构建了一个安全数据分析模型，并着重探讨如何将智能化的方法应用于网络流量采集与分析环节中去。通过这一技术手段显著提升了网络威胁与违规行为的识别效率，并能够迅速识别并追踪潜在威胁事件背后潜伏的时间周期较长且隐藏性较强的攻击手段
１
AI 在安全领域的应用
AI 在安全领域的应用已成为当前国内外企业技术进步和应用创新的重要方向。中国工程院院士方滨兴指出，在新技术与安全之间存在两种特殊的关系：第一种是新技术服务于安全即新技术赋能安全，在此过程中既可以作为防御手段也被用作进攻手段；第二种是新技术引入新的安全隐患即新技术与安全是相伴而生的关系。作为新兴技术之一AI 既可以赋能网络安全从而显著地提升网络防护能力也可以被恶意利用从而增强攻击性和破坏影响力同时由于其自身的易受攻击性可能导致新的安全隐患出现。
近年来，在人工智能领域的发展主要受到以下三个关键因素的推动：（1）特征降维、人工神经网络、概率图形模型、强化学习以及元学习等多个领域的创新性理论和技术不断涌现，在学术界和工业界均取得了显著进展；（2）随着计算能力的提升使得许多对计算资源要求较高的机器学习算法得以大规模普及；（3）在大数据时代背景下，数据资源的巨大丰富程度能够让机器学习模型的泛化能力显著增强。其中尤其值得一提的是深度学习技术的应用使得研究者能够在海量数据的基础上训练出更加完善的AI系统，并通过这一技术推动各类型任务均取得了显著进展
AI 安全应用涵盖以相关技术为基础的安全应用场景，在实际运用中主要包含两大类：一是安全防御体系，在此过程中涉及基于人工智能算法的多维度检测机制；二是安全管理漏洞，在此过程中采用智能化手段识别并应对潜在威胁。具体而言，在安全性防护方面主要采用威胁感知与应对系统来完成任务；而在安全性漏洞方面则通过人工干预与自动化结合的方式进行全方位管理。
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AI 在安全领域应用的现状
随着网络安全技术向动态防御和主动防御方向演进，在这一领域中人工智能展现出显著的优势：它凭借对网络安全威胁的快速识别与响应能力以及强大的自主学习潜力，在推动网络安全技术创新方面发挥着关键作用。当前阶段中人工智能已从最初的恶意软件监控研究逐步扩展至入侵检测、态势感知、云安全防护、反欺诈管理、物联网安全保障、移动终端防护以及安全运维等多个应用场景。在入侵检测领域当中以色列Hexadite公司通过引入人工智能算法实现了威胁自动分析系统能够迅速识别并解决网络攻击问题从而有效支持内部安全团队进行威胁管理和优先处理潜在风险；我国山石网科公司开发的智能防火墙不仅能够基于行为分析技术识别未知网络威胁还能够在遭受攻击的过程中持续提供防护与检测服务。就终端安全而言美国CrowdStrike公司开发了一款基于大数据分析的主动防御平台该系统能够识别移动终端中的未知恶意软件监控企业数据探测零日威胁并制定一系列快速响应措施以降低黑客发起攻击的可能性；在安全运维层面美国Jask公司采用AI算法对日志与事件数据进行优先级排序并通过深入分析帮助安全分析师识别网络中的攻击性威胁从而提升运营效率。从应用深度来看目前AI在网络安全领域的应用仍处于初期积累阶段虽然它提升了部分网络安全防护产品的性能但基于AI的技术构建完善的网络安全防护体系仍处于研究试验阶段目前国外企业在这一领域起步较早如英国DarkTrace公司基于剑桥大学的机器学习技术和AI算法开发了仿生免疫系统旨在实现网络攻击前后的自主防御能力该系统不仅能够快速识别并应对人工制造的网络攻击还能有效预防基于机器学习的网络攻击行为；相比之下目前我国基于AI技术的整体网络安全防护解决方案仍处于研究阶段需要进一步探索如何通过AI技术实现整体网络安全防护体系架构的重大创新优化
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AI 在网络流量智能分析中的应用
作为一种关键的数据载体，在现代网络安全领域中发挥着不可或缺的作用；几乎所有的网络安全事件都与之紧密相关联。当遭受网络安全威胁时，在这些威胁发生的过程中往往会伴随出现特定的流量特征；而在发起网络安全攻击时，则无论是否成功都会选择将攻击行为以特定的流量形式作为载体传递给目标系统；因此，在经过系统的数据采集与处理流程后, 通过智能分析模型能够自动识别并分类出其中的异常行为及异常流量, 进而触发相应的安全警报机制, 从而实现对非法协议运行及潜在的安全攻击活动的有效监控和快速响应, 最终显著提升了用户体验下的系统安全防护能力。
3.1 系统功能架构
通过深入研究积累的异常行为以及网络攻击的数据特征，并将其研究成果应用于网络流量深度检测技术中，则可有效突破当前技术瓶颈并显著提升对未知威胁的识别能力与应急响应能力。遵循流程，在网络安全流量智能分析系统中需将采集到的数据经过处理后存储于数据库中；随后从数据库中提取所需分析的数据；然后利用智能分析模块完成数据分析工作；最终实现异常行为监测、威胁预警以及数据共享配置管理等功能。该系统的功能架构图见图 1。
图 1 功能架构
数据采集模块接收探针发送的流量数据并完成网络全流量的采集任务；数据处理模块会对收集到的流量数据进行标准化处理和格式化处理以确保数据质量。智能分析模块旨在提供一套完整的智能化分析方案即为系统内置的智能分析工具箱它涵盖了关联分析检索分析机器学习行为分析AI分析可视化建模等多个核心功能模块。异常行为监测模块通过对各种异常行为特征的研究最终构建出专业的异常行为数据模型从而实现对网络违规行为的有效识别该系统能够识别包括但不限于失窃密检测失陷账号分析离群点检测虚拟专用网络（VPN）登录地缘账号分析合规性评估异常账号登录检测特权滥用检测以及资产外联等方面的问题
威胁监测模块对 incoming的全流量数据进行智能处理和分析工作，在具备一定数据分析能力的前提下完成当前网络环境下的威胁检测任务。对于复杂的安全场景而言，在进行威胁识别时首先要依据单条数据特征、周期性变化及频率分布等因素建立基础分析模型；其次则需采用时间序列关联分析方法，在综合考察各维度间因果关系的同时完成潜在威胁的识别工作。该系统能够检测包括但不限于外部链接攻击（如恶意链路探测）、异常流量异常模式以及暴力破解行为等多种类型的安全威胁；此外还支持SQL注入攻击等结构化查询类攻击的实时识别和响应。在功能实现方面不仅支持基于历史数据的学习优化机制能够动态调整模型参数和阈值水平还能实现对流量攻击类型和应用攻击模式的精准分类识别；同时该模块还负责接收并解析来自上层管理系统的安全策略文件完成对系统内各组件配置状态的监控与评估工作，并通过制定统一的数据共享规范来规范各子系统的接口参数协议标准从而实现跨系统流量数据的有效共享与协同监控。
3.2 系统软件架构
基于体系架构的规划，在软件实现层面分为五个关键环节：包括数据采集环节、数据输入环节、数据存储与计算模块、智能数据分析模块以及安全功能模块等。同时该系统架构以图2进行详细展示。
图 2 系统软件架构
数据采集层借助传感器实时采集全流量信息的同时展开智能识别工作。
采集到的信息将顺利导入汇总系统。
在汇总系统中完成对这些信息的预处理和存储工作的同时完成相应的治理工作。
这些治理包括对原始信息来源的有效管理以及运行状态监控等环节。
存储计算层，提供分布式的存储与计算环境，以及资源调度机制。
数据智能分析层能够支持多种功能模块的集成与协同工作。其中包含一个专门的安全威胁情报处理模块，在现有AI模型运行基础上可实现关联性事件追踪、多层次问题解析以及行为模式识别等多种业务逻辑处理能力。此外该系统还具备对核心AI模型实施统一的任务调度指挥中心功能以及动态优化能力可根据实时监控结果自动完成相关业务流程的增删改查操作
该安全应用层部署了现有的智能化分析工具，并实现多种专门化的监控功能,包括异常行为监控,威胁行为识别以及系统安全防护等,同时支持数据共享配置的管理设置.
3.3 系统关键技术
网络流量安全智能分析中，主要结合并应用的AI 关键技术如下文所述。
3.3.1 基于自学习的网络威胁特征轮廓扫描技术
该方法旨在确定网络在正常运行状态下的基础流量情况。在流量分析中最为关键的是建立正确的配置架构。核心要素包括设定执行周期长度、设定无限次循环次数以及生成和自动化的条件。
3.3.2 隐蔽恶意流量检测技术
一些恶意攻击者对安全规则和内控制度有着深入的了解，在明确哪些操作实施到何种程度会产生报警警报方面有着清晰的认知能力。因此，在某些情况下，恶意行为者通常会通过减少非法操作频率以及降低其规模来规避监控机制，并试图隐藏在常规数据流量中以逃避传统安全系统的监控。这种策略使得他们能够成功地进行隐蔽性攻击活动。然而，传统的检测手段往往难以有效识别这类隐蔽威胁。
3.3.3 基于隐马尔科夫的行为序列建模技术
首先采用隐马尔科夫模型对网络流量数据进行分析和处理，在此过程中提取出相关的行为模式作为目标用户的参考指标。随后，在构建正常的使用模式时, 我们不仅收集了训练序列的数据, 并且同时进行了状态机的学习过程以确定其转移概率矩阵. 通过这些信息构建的状态模型能够准确地描绘出用户的常规操作轨迹. 最后在比较阶段中将目标用户的实时操作记录与之前学习到的状态模型进行对比分析: 当两者之间的差异超出设定的标准时, 则判定其为不寻常的操作模式; 反之则认定为正常的使用情况.
3.3.4 异常登陆行为检测技术
通过深入分析跨区域登录、反复登录行为特征, 研究开发了一种基于安全域限制、超载过滤以及条件筛选等运算符的安全认证机制, 有效识别并拦截异常登录操作.
3.3.5 恶意链接检测技术
在多数网络安全威胁中（而非仅仅），有害链接通常占据核心地位，并贯穿于多种攻击手段之中。传统的识别方法多见于基于黑名单检测与规则检测的技术体系下，在这种架构下虽然能够实现一定的防护效果；然而这些方法存在明显的局限性。特别是在面对具有高变异性特征的新型威胁时（比如利用深度伪造技术制造的新钓鱼网站），单纯的依赖机制难以应对日益复杂的威胁环境。因此研究一种更加适应未来网络安全挑战的技术方案显得尤为迫切；这种新方案应该能够从根源上突破现有防护体系的限制从而提供更为可靠的保障
3.3.6 基于大数据的分布式关联分析技术
在分析结果的基础上整合多维度数据源（包括安全日志、流量数据、资产信息、漏洞数据库以及威胁情报库等），通过建立基于大数据平台的关联分析方法（结合分布式计算技术和图计算模型）实现对攻击链的逆向追踪，并支持对高持续性威胁的全面评估与应对策略制定。
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系统的实现、演示和验证
4.1 演示验证环境
本研究旨在通过构建完整的测试环境对网络流量安全智能分析系统的性能进行全面评估。具体而言,我们对其功能特性进行系统性测试,并模拟多种典型的安全场景来进行多维度性能评估,包括但不限于数据采集效率、存储容量扩展能力、威胁识别灵敏度以及异常流量处理速度等关键指标.实验平台搭建基于真实的企业级网络拓扑结构,将测试设备接入到实际工作负载下进行仿真实验.在演示验证环节,我们采用系统最小部署模式以确保测试资源的合理分配和公平性.具体操作流程如图3所示
图 3 网络流量安全智能分析系统演示验证部署
4.2 系统分析模型
基于网络特点设计安全场景，并结合通用智能分析方法以及威胁识别技术等手段，在表1中详细列出了该系统中网络安全场景下的数据分析模型、实现思路以及相应的智能算子之间的对应关系。
表 1 数据模型、实现思路和运用的智能算子对应表
4.3 关键指标验证
在试验环境下，在满足网络流量安全智能分析系统的技术要求基础上，请就以下五个关键指标进行验证：（1）该系统能够基于网络业务特点实现对网络流量情况的智能分析，并自动生成相应的流量行为模型；通过该模型可及时识别出网络中的异常流量行为特征。在一些相对独立且封闭的专用网络环境中难以通过互联网手段实现异常行为检测的任务；因此必须依赖于基于流量数据的行为分析方法；进而使得对日常流量规律进行智能建模成为必要基础工作；当出现与基线不符的流量特征时，则表明可能存在异常行为迹象。（2）该机器学习算法支持至少包含以下七种维度属性：应用协议类型、源目的地址信息、数据包数量统计、数据包字节数分布特征、数据流向模式描述以及时间维度信息等；而异常行为特征则可能体现在多种维度上：如使用了未知协议、发生了超量的数据传输或出现了非正常的时序模式等现象。（3）支持自主学习机制的流量分析模型应具备动态优化或实时调整的能力；能够在运行过程中根据实际业务需求自动修正模型参数及阈值设定；从而达到有效识别流量攻击与应用攻击的目的。（4）该系统的网络行为特征建模方案至少需要包含五种以上不同的建模方法；以便能够从复杂多变的实际业务场景中准确识别出不少于五种典型异常行为类型：包括但不限于非法账户登录、未经授权的操作权限访问等现象。（5）该系统应具备识别能力至少四种主要类型的网络攻击模式：如DDoS攻击、恶意软件传播以及账户被冻结等常见威胁类型。
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应用场景
本系统的研究成果可被应用于以下几个关键领域：（1）全方位流量智能分析系统。该系统能够实现大规模网络环境下的分布式数据采集与处理能力，在支持多节点协同工作的同时能够自动解析网络明文流量中的全方位流量特征，并对异常流量模式进行精准识别与定位报警。该系统还具备对非法协议序列、网络攻击行为的实时感知能力，并能为应用系统提供高效的异常行为应对策略。（2）未知威胁特征识别与深度感知技术。通过该系统可实现未知威胁的主动发现机制，并支持动态优化威胁识别机制以提高检测效率与准确性。该技术体系能够自主学习并建立威胁行为特征模型，并基于此实现未知恶意代码与异常操作模式的实时告警上报。（3）高持续性威胁溯源分析平台。利用智能化数据建模方法可以从海量网络流量数据中提取出复杂攻击链及其 corresponding 攻击阶段特征信息，并通过路径追踪与行为溯源分析手段实现对持续性威胁的全面解析能力。（4）网格网络安全防护体系构建。该系统具备对网内关键节点潜在风险进行全面感知的能力，并能通过多层级协同防御机制构建多层次安全防护体系，在及时响应与快速反应方面均展现出显著优势。
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结 语
本文将智能化分析技术应用于网络流量采集与分析领域，在提升复杂网络实时监控能力的同时，进一步增强了对网络威胁和违规行为的精准识别与判断能力。本系统能够实时感知并追踪安全威胁的起因，并能有效应对潜藏时间较长且手段更为隐秘的安全威胁。本系统设计的目标是实现网络安全态势感知能力提升，在保障网络安全的前提下显著降低潜在风险暴露的可能性。本系统通过构建基于智能算法的安全监控模型，在实时处理明文流量数据时能够自动识别异常行为及潜在风险点，并能及时发出报警信号以防止事件扩大化发展。在实现这一目标的过程中，在建立相应的安全监控模型时还应考虑如何有效识别非法使用的协议以及潜在的网络攻击行为。