流量仪表如何识别和监控网络异常流量？

网络异常流量指的是超出正常范围或有潜在风险的网络数据流量。针对网络异常流量的识别和监控，目前主要有基于流量特征分析和机器学习的方法。下面就和流量计厂家一起来看下吧！

一、基于流量特征分析的流量异常识别与监控方法

基于流量特征分析的方法主要通过对流量特征进行分析和比对，识别和监控网络异常流量。

1. 统计分析方法：通过对流量仪表数据进行统计分析，提取一系列特征指标，如流量大小、包数量、协议类型、源IP地址、目的IP地址等。然后通过与正常流量进行对比，发现和标记异常流量。常见的统计方法包括均值、方差、峰度、偏度等。

2. 基于规则的方法：通过设定一系列规则，如特定的流量模式、端口号、协议等，来检测和判定异常流量。这种方法主要依赖于网络管理员的经验和网络知识，需要根据具体情况灵活地设定规则。

3. 基于模式匹配的方法：通过提前构建一组正常流量的模型，然后将新的流量与模型进行比对。如果新的流量与模型差异较大，则判断为异常流量。常用的模式匹配方法包括KMeans聚类、HMM隐马尔可夫模型等。

4. 基于时间序列分析的方法：利用时间序列分析方法，如自回归移动平均模型（ARMA）、分形等，对流量数据进行分析和预测。通过比对实际流量和预测流量之间的差异，可以判断是否存在异常流量。

流量异常监控主要基于以上的识别方法，将异常流量标记出来，并根据需求设定相应的预警机制，如邮件通知、短信提醒等。同时，可以进行异常流量的记录和分析，及时发现问题并采取相应措施。

二、基于机器学习的流量异常识别与监控方法

基于机器学习的方法可以通过训练模型，自动学习正常流量的特征，然后对新的流量进行分类和异常判定。

1. 监督学习方法：通过构建训练数据集，包含正常流量和异常流量样本，然后使用分类算法，如决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等，训练一个分类模型。最后将新的流量数据输入模型，判断是否为异常。

2. 无监督学习方法：无监督学习方法主要用于对未知异常流量的识别。通过对流量数据进行聚类分析，将相似的流量分为一组，如果某一组的流量明显超过其他组，则可能存在异常流量。

3. 强化学习方法：强化学习方法可以根据网络管理员设定的奖励机制，自动学习和优化网络异常流量的识别和监控策略。这种方法主要应用于复杂网络环境中，需要更好的智能化监控系统。

与基于流量特征分析的方法相比，基于机器学习的方法具有更高的自动化程度和智能化水平，能够自动学习和识别复杂的网络异常流量，并对其进行监控和预警。但是需要更多的样本数据和计算资源，以及对机器学习算法的深入理解和应用。

总结起来，针对网络异常流量的识别和监控，可以采用基于流量特征分析和机器学习的方法。基于流量特征分析的方法主要通过对流量数据进行统计分析、规则设定、模式匹配和时间序列分析等，识别和监控网络异常流量。基于机器学习的方法可以通过训练模型，自动学习正常流量的特征，并对新的流量进行分类和异常判定。这两种方法各有优势和适用场景，可以根据实际需求选择合适的方法进行网络流量异常识别和监控。