基于机器学习的网络信息异常流量检测与自适应防御策略

摘要：文章提出一种基于机器学习的网络信息异常流量检测与防御方案，融合AdaBoost 和随机森林算法构建集成模型，并设计了基于异常置信度反馈的流量塑形机制和环境状态感知的弹性决策框架。实验结果表明，该方案在SQL 注入等典型攻击场景下检测精度达97.8%，误报率仅为0.6%，在处理DNS 隧道等复杂攻击时检测延迟控制在4.1ms内。

关键词：异常流量检测；机器学习；集成学习；主动防御；弹性决策

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）06 -0097-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

0 引言

随着数字化转型的加速推进，网络攻击手段日益呈现智能化与隐蔽化特点，传统基于规则库和特征匹配的检测技术难以应对复杂多变的攻击模式，异常流量导致的数据泄露与服务中断等问题愈发严峻[1]。相比之下，机器学习凭借强大的数据建模与特征挖掘能力，为动态识别未知威胁提供了新的解决思路。本文聚焦机器学习驱动的异常流量检测与防御体系构建，旨在突破传统方法的局限，提升网络主动防御能力，为数字经济时代的网络安全提供理论支撑与技术参考。

1 网络信息异常流量相关理论与技术基础

1.1 网络信息异常流量的概念与特征分析

网络信息异常流量（Network Information AnomalyTraffic，NIAT）是指偏离正常通信行为的数据流动现象，通常携带恶意载荷，并表现出异常的时间-空间分布特征，如突发性、周期性或持续性等。其产生原因多种多样，包括恶意软件活动、网络入侵、DDoS攻击以及数据渗透等。不同类型的异常流量呈现出各自独特的行为模式，例如，僵尸网络常通过集中式命令与控制（Command and Control，C&C）通信进行操控，而蠕虫病毒以扫描与快速传播为主要特征。此外，针对性更强的高级持续性威胁（Advanced PersistentThreat，APT）通常采用复杂的隐蔽技术，通过伪装成正常业务流量实现长期潜伏与攻击[2]。

1.2 机器学习基础理论

机器学习（Machine Learning，ML）作为人工智能的核心，为异常流量检测提供了新的理论视角。其中，监督学习（Supervised Learning，SL）通过构建数据与标签间的映射关系，实现对未知样本的分类预测，典型算法如支持向量机（SVM）和随机森林（RandomForest），这些方法在有足够标注数据的情况下表现优异，但SL依赖大量人工标注数据，在实际应用中往往难以满足。无监督学习（Unsupervised Learning，UL）则利用数据内在结构，通过聚类算法如K-means、DB⁃SCAN以及基于密度估计的方法如孤立森林发现异常模式，尽管UL缺乏明确的优化目标，其性能表现不够稳定，但在无标签数据场景下仍具有重要价值[3]。此外，强化学习结合探索与利用策略，在动态环境中实现策略迭代优化，例如Q-learning 和深度Q 网络（DQN），但面临状态空间爆炸问题。而深度学习凭借其强大的特征提取与表示能力，有望克服传统ML方法的局限性，卷积神经网络和循环神经网络及其变体如长短期记忆网络和自编码器在异常流量检测中表现出色，能够自动提取复杂的特征模式，成为该领域的新兴范式，显著提升了检测精度和效率。

2 基于机器学习的网络信息异常流量检测模型

2.1 特征提取与选择

特征提取与选择阶段，首先从原始网络流量数据中提取60秒时间窗口内的统计特征。这些特征包括数据包总数量、字节传输总数、平均包长度以及各个协议类型的流量占比等。具体计算方法方面，数据包数量是指在该时间窗口内捕获的所有数据包的计数，字节数则是通过对所有数据包长度进行求和来获得。同时，对负载内容进行深度解析，从中提取应用层协议（如HTTP、DNS等）的关键字段，例如HTTP请求的方法、状态码以及DNS查询的域名等，并计算这些字段在流量中的频度分布。在特征选择过程中，采用互信息增益比（Information Gain Ratio，IGR）算法，对提取的特征进行排序，以找出前K个最具区分度的特征子集。K的取值范围设置为原始特征数的5%到15%。IGR通过度量特征对目标标签的贡献率与特征自身熵值的比率，有效地平衡了特征的相关性与独特性。此过程有助于筛选出那些对分类任务最为重要的特征。此外，为了增强特征选择的效果，引入了L1正则化项，以约束特征权重的稀疏性，进一步压缩特征空间，确保最终模型能够以较少的特征集实现高效的分类性能。

2.2 模型构建与训练

在特征选择的基础上，本文采用一种融合多种机器学习算法的集成模型来实现异常流量检测。首先，将数据集按照8：2的比例随机划分为训练集和测试集。在训练阶段，基学习器采用决策树（DecisionTree，DT）算法，通过递归地选择最优划分特征，构建一个深度为h（一般取值在3～8之间）的树结构[4]。为了提高模型的泛化能力，在每个节点上引入随机特征子采样机制，即从K个特征中随机选取k=log2K个特征作为候选划分特征集合，这样可以有效地防止过拟合。

通过以上方式，AdaBoost能够自适应地调整训练过程，不断加强对难以分类样本的学习。此外，为了进一步提升检测性能，还引入随机森林作为另一种基学习器，RF通过bagging策略构建多个互补的决策树，并通过投票机制整合结果。

最后，将AdaBoost和随机森林的输出进行加权平均，得到最终的异常概率值。该集成模型不仅能够在保证检测精度的情况下，显著提高了模型的鲁棒性和可解释性，为实际部署奠定了良好的基础。通过对不同算法的结合与优化，我们能够更全面地捕捉异常流量的特征，从而提高模型的检测能力。

2.3模型迭代与优化

在模型迭代优化阶段，采用分层梯度修正与参数空间映射相结合的策略，突破传统单步调参的局限性。核心机制在于构建双路径优化目标：一方面通过反向传播算法修正基学习器的局部决策边界，另一方面利用超平面投影技术实现特征空间到参数空间的非线性映射。针对集成模型中的决策树（DecisionTree，DT）基学习器，引入节点分裂阈值τ∈[0.2，0.8]的弹性约束条件，其动态调整公式为：

流量塑形机制包括以下步骤：首先监测网络流量，识别来源和特性；接着对流量进行分类，确定优先级；然后根据分类结果动态调整传输速率，以确保关键流量的顺利传输；最后定期评估和优化策略，以提高网络性能。

当s_a>Θ （t） 时，触发分级响应策略：首先对可疑流量施加令牌桶限速（令牌生成速率r=500 MB/s，桶容量B=2 GB），随后通过深度包检测（Deep Packet In⁃spection，DPI）引擎解析负载特征[5]。若检测到SQL注入或缓冲区溢出等攻击指纹，则启动会话劫持机制——向终端发送伪装成正常协议的RST/FIN数据包（生存时间TTL=64 ms），迫使连接终止。为应对分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service，DDoS）攻击，设计基于源IP熵值的动态黑名单：当目标IP的请求熵HIP < 2.5 bit时，自动激活BGP流规格路由策略，将攻击流量重定向至清洗中心。该机制通过多层协同作用，在5ms内完成从检测到处置的全链条响应。

3.2 动态防御策略研究

在动态环境适配过程中，不同于静态策略的刚性执行框架，本文构建基于环境状态感知与策略迁移的弹性决策机制。其核心机理在于将网络拓扑特征矢量vt映射至策略空间P，通过连续时间马尔可夫决策过程实现防御动作的动态优选。定义环境敏感因子ϕ（t） = ‖∇_v R（t）‖₂ （R（t）为实时风险评分），当φ（t）>1.2bit/s时触发策略重组：首先从历史攻击模式库中检索相似度ρ∈[0.7，0.9]的案例集，采用加权K 最近邻（Weighted K-Nearest Neighbors，WKNN）算法生成候选策略簇。策略优选准则由改进的折扣累积回报函数决定：

策略执行阶段引入滞后补偿机制：若流量特征突变速率Δv/Δt > 5dim/s，则自动增强深度包检测引擎的协议解析深度至L7层，同时将流量镜像比例从基准值α=0.2提升至min（0.2+0.05Δt，0.8）。该架构通过多尺度状态感知与策略空间的动态坍缩扩展，实现防御规则与攻击模式的非对称博弈均衡。

4 实验设计与结果分析

4.1 实验环境与数据集构建

为验证所提出模型及策略的有效性，本文在受控实验环境下开展性能评测。实验平台采用配置为In⁃tel Xeon E5-2680 v4处理器（14核心，2.4GHz）、128GBDDR4 内存的高性能服务器，操作系统为Ubuntu20.04 LTS，确保了系统的稳定性与高效性。网络环境通过Cisco Nexus 9336C-FX2 交换机（36×100GbE 端口）构建，具备高带宽和低延迟的优势，同时部署了Zeek 4.0.3 网络监控系统，用于流量数据的采集与分析。

数据集包含两部分：第一部分是基准数据集，数据采集过程从校园网核心交换机镜像采集了72小时的正常流量，总计达到1.2TB。在此基础上，通过KaliLinux工具发起SQL注入、跨站脚本（XSS）攻击等典型攻击场景，生成约占15%的异常流量样本，提供了一个较为真实的混合流量环境。第二部分是复杂场景数据集，额外引入了分布式环境下的多源异构攻击流量，具体包括低速DoS攻击（请求速率<50pps）和DNS隧道传输（负载熵值>4.5bit）等，旨在测试模型在多种攻击模式下的适应能力。

采用分层抽样方法，数据集按8：1：1的比例划分为训练集、验证集和测试集，以确保各个数据集的代表性和均衡性。在特征提取过程中，采用60秒滑动窗口技术，计算得到了137维统计特征。通过信息增益比（IGR）算法的筛选，最终确定了包含最具判别力的28 维特征子集。

实验重点考查检测精度、实时性及策略适应性三个维度的性能指标，以全面评估所提出模型在不同场景下的表现。这将有效验证模型的实用性与有效性，为后续部署提供重要依据。

4.2 实验结果展示与分析

通过多轮对照实验，系统评估了所提模型在不同场景下的检测与防御效能。如表1展示了核心性能指标的测试结果。

实验数据表明，所提方案在SQL注入等典型攻击场景下表现优异，检测精度达97.8%，误报率仅为0.6%。在处理复杂度较高的DNS隧道攻击时，检测延迟略有增加但仍保持在4.1ms以内，且系统吞吐量维持在38.6Gbps以上。特别注意的是，针对低速DoS这类隐蔽性攻击，模型通过动态特征提取机制仍实现了94.8%的检测精度，同时策略收敛时间控制在2.2s内，验证了防御机制的快速响应能力。内存占用随着场景复杂度呈现递增趋势，但峰值仍控制在8.3GB 以内，满足实际部署需求。整体而言，实验结果充分证实了所提方案在实际网络环境下的可用性与稳定性。

5 结论

本研究提出的基于机器学习的网络信息异常流量检测与防御方案，通过特征优化选择、多算法融合及动态防御策略设计，有效解决了传统方法面临的精度与实时性问题。实验验证表明，该方案在各类攻击场景下均展现出优异的检测性能与防御效能，为构建智能化网络安全防护体系提供了新思路。未来的研究方向可包括以下几点：一方面，可探索更高效的特征自动选择和提取方法，以减少对人工标注数据的依赖；另一方面，应考虑引入深度学习技术，以提高模型在复杂动态环境下的适应性和扩展性。此外，随着网络攻击手段的不断演化，针对零日攻击的防御策略的优化也将是一个重要的研究热点。