基于IPFIX的大规模网络异常流量检测机制研究

摘要

对于大规模网络异常流量检测,由于数据包数量和规模过于庞大,利用传统的深度包检测技术难以在线实时发现网络中存在的攻击,尤其是网络中存在的新型的未知异常流量.本文利用分析IPFIX流量日志,对IPFIX流量进行属性提取,提出了一种改进K-means的算法,用于分析大规模高速网络中未知的异常流量,对于产生的聚类结果加以分析,得出网络中存在的新型的异常流量,并根据类内聚合程度,对类内发现的异常IP进行排查,从而判断攻击源.