基于大数据分析的网络流量异常检测

随着网络流量的规模和复杂性不断增加，网络安全问题日益突出。文章分析了基于大数据分析的网络流量异常检测。首先，分析大数据的技术原理和常见的异常网络流量类型。其次，选取CICIDS2017作为实验数据集，该数据集有153万条网络流量样本，包括77个特征和11种异常流量类型。最后，进一步构建基于随机森林作的异常流量检测模型，并提取出贡献度排名前10的特征。结果表明，随机森林分类模型对于网络流量异常检测具有较高的准确性和健壮性，能够及时发现网络中的异常行为。