一种基于大数据的网络流量异常实时监测系统

摘要

本发明请求保护一种基于大数据的网络流量异常实时监测的系统，使用了一种解耦合的系统设计，数据采集，数据处理，数据分析与及时响应自成一体，系统高度模块化。其特征在于：用嗅探器进行了数据的分布式采集，实现全网监测，实时抓取网络数据包信息。根据URL结构设定了特定规则，构建数据处理模块，实现对URL的有效信息提取。大量URL数据输入到利用bagging集成的机器学习器中进行有监督式学习，得到能够识别URL类型的数据分析模块；Web端与移动客户端的结合以多角度，多层次呈现数据。安装在服务器上的防御插件实现了对服务器的及时防护，与此同时，实时更新系统分类器数据，提高系统实用性。