一种基于机器学习算法和实时流量监控的智能异常流量阻断系统

本发明属于网络安全，具体涉及一种基于机器学习算法和实时流量监控的智能异常流量阻断系统。

背景技术：

1、在现代网络环境中，随着信息技术的快速发展和互联网应用的广泛普及，网络服务如云计算、在线交易和数据存储等变得越来越重要。这些网络服务的稳定性、安全性对个人用户和企业用户至关重要。然而，网络服务常常面临着各种安全威胁，例如分布式拒绝服务(ddos)攻击、蠕虫传播、僵尸网络攻击等，它们可能导致服务的中断、数据的丢失或隐私的泄露，给使用者带来严重的负面影响。

2、传统的网络安全解决方案，如防火墙、入侵检测系统(ids)和入侵防御系统(ips)，虽然在一定程度上能够提供保护，但它们通常是基于已知的攻击特征或静态的规则来识别和阻断异常流量，难以应对新型或变种的攻击手段。此外，这些方法往往需要人工干预更新规则库，反应速度较慢，且无法自动适应新的网络环境与威胁。

3、了解决上述问题，有必要开发一种智能化的异常流量阻断系统，该系统应能够实时监控网络流量，并利用先进的机器学习算法自动学习和识别异常行为，从而快速有效地预防和响应未知的威胁。通过整合流量监控、特征提取、智能分析和自动阻断等多种技术，可提高网络防护的自动化水平和适应性，减少对人工干预的依赖，增强网络服务的安全性能。因此，本案发明提出了一种基于机器学习算法和实时流量监控的智能异常流量阻断系统，以应对现有技术中存在的不足。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于机器学习算法和实时流量监控的智能异常流量阻断系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于机器学习算法和实时流量监控的智能异常流量阻断系统，其特征在于，包括以下相互协作的模块：流量监控模块、特征提取模块、机器学习模块、阻断模块和日志记录模块；

3、流量监控模块：该模块利用网络流量数据采集技术，如网络嗅探器和流量镜像，实时监控并收集通过网络的数据包。

4、特征提取模块：此模块使用深度包检测技术和数据预处理方法，从原始网络流量数据中提取关键特征，例如数据包大小、传输间隔、协议类型等。

5、机器学习模块：内嵌先进的机器学习算法，比如支持向量机(svm)、决策树、随机森林等，对提取的特征进行学习，建立正常与异常流量的分类模型，并实时分析新的流量数据以识别潜在的异常行为。

6、阻断模块：当机器学习模块识别出异常流量时，阻断模块自动触发防护措施，与外部防火墙和内部路由器协同工作，并动态调整网络资源分配来缓解攻击影响。

7、优选的，所述特征提取模块将识别出的隐藏模式和签名传递给机器学习模块，后者使用这些信息来不断更新模型参数，提高检测准确率。

8、优选的，所述机器学习模块提供的实时分析结果直接指导阻断模块的决策过程，确保快速响应异常流量事件。

9、优选的，进一步包括日志记录模块，用于记录被阻断的异常流量事件，与其他模块结合提供后续分析功能。

10、优选的，所述阻断模块除了直接阻断外，还能通过动态调整网络资源分配来缓解攻击影响，具备与网络管理系统接口的能力以实施资源调整策略。

11、优选的，进一步包括用户界面，允许管理员配置阻断策略、查看阻断日志和管理系统状态，与所有模块相连接提供全面的管理和控制功能。

12、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

13、通过集成流量监控、特征提取、智能分析和自动阻断等多种技术，能够实时监测并分析网络流量，自动识别和响应异常行为。该系统提高了网络防护的自动化水平和适应性，减少了对人工干预的依赖，增强了网络服务的安全性能。此外，系统的用户界面为管理员提供了全面的管理和控制功能，使得网络安全问题的处理变得轻松便捷。因此，本案发明对于提升网络安全防护能力具有重要的实用价值。

技术特征：

1.一种基于机器学习算法和实时流量监控的智能异常流量阻断系统，其特征在于，包括以下相互协作的模块：流量监控模块、特征提取模块、机器学习模块、阻断模块和日志记录模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习算法和实时流量监控的智能异常流量阻断系统，其特征在于：所述特征提取模块将识别出的隐藏模式和签名传递给机器学习模块，后者使用这些信息来不断更新模型参数，提高检测准确率。

3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习算法和实时流量监控的智能异常流量阻断系统，其特征在于：所述机器学习模块提供的实时分析结果直接指导阻断模块的决策过程，确保快速响应异常流量事件。

4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习算法和实时流量监控的智能异常流量阻断系统，其特征在于：进一步包括日志记录模块，用于记录被阻断的异常流量事件，与其他模块结合提供后续分析功能。

5.根据权利要求4所述的一种基于机器学习算法和实时流量监控的智能异常流量阻断系统，其特征在于：所述阻断模块除了直接阻断外，还能通过动态调整网络资源分配来缓解攻击影响，具备与网络管理系统接口的能力以实施资源调整策略。

6.根据权利要求5所述的一种基于机器学习算法和实时流量监控的智能异常流量阻断系统，其特征在于：进一步包括用户界面，允许管理员配置阻断策略、查看阻断日志和管理系统状态，与所有模块相连接提供全面的管理和控制功能。

技术总结本发明公开了一种基于机器学习算法和实时流量监控的智能异常流量阻断系统，属于网络安全技术领域，其技术要点包括以下相互协作的模块：流量监控模块、特征提取模块、机器学习模块、阻断模块和日志记录模块。该发明通过集成流量监控、特征提取、智能分析和自动阻断等多种技术，能够实时监测并分析网络流量，自动识别和响应异常行为。该系统提高了网络防护的自动化水平和适应性，减少了对人工干预的依赖，增强了网络服务的安全性能。此外，系统的用户界面为管理员提供了全面的管理和控制功能，使得网络安全问题的处理变得轻松便捷。因此，本案发明对于提升网络安全防护能力具有重要的实用价值。技术研发人员：李佳祥受保护的技术使用者：辽宁工程技术大学技术研发日：技术公布日：2024/10/17