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基于来源IP的异常行为检测方法

共计 30 章节
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01
课程导论
异常行为检测概述 · 来源IP的重要性 · 课程目标与学习路线
课程导论异常行为检测概述
02
IP地址基础
IP地址结构 · IPv4与IPv6 · 子网掩码与CIDR表示
IP地址基础
03
网络流量基础
TCP/IP协议栈 · 数据包结构 · 常见协议（HTTP/DNS/SSH）
网络流量基础TCP/IP
04
来源IP的获取
日志采集 · NetFlow/sFlow · PCAP解析
IP来源
05
IP信息关联
IP地理位置 · ASN · Whois
IP信息关联
06
数据预处理
数据清洗 · 去重 · 时间序列对齐
数据预处理数据清洗
07
特征工程基础
数值特征 · 类别特征 · 统计特征（均值
特征工程基础数值特征
08
时间窗口特征
滑动窗口统计 · 时间衰减 · 周期模式
时间窗口特征滑动窗口统计
09
IP行为画像
源IP历史行为建模 · 访问频率 · 目标多样性
IP行为画像
10
基于规则的异常检测
静态黑名单 · 白名单 · 阈值规则
基于规则的异常检…静态黑名单
11
规则引擎实现
规则语法 · 条件组合 · 告警触发
规则引擎实现规则语法
12
统计方法一
Z-score · 箱线图 · 移动平均突变检测
统计方法一Z-score
13
统计方法二
信息熵 · 基尼系数 · 趋势分解
统计方法二信息熵
14
机器学习入门
监督与无监督 · 特征选择 · 模型评估指标
机器学习入门监督
15
孤立森林算法
原理 · 适用场景 · Python实现（scikit-le…
孤立森林算法原理
16
局部异常因子（LOF）
原理 · 参数调优 · 应用示例
LOF局部异常因子
17
聚类方法
K-Means · DBSCAN · 基于聚类的异常检测
聚类方法K-Means
18
One-Class SVM
原理 · 核函数选择 · 应用
One-ClassSVM
19
深度学习
自编码器（Autoencoder）用…
深度学习Autoencoder
20
深度学习
LSTM时序异常检测 · 注意力机制
深度学习LSTM
21
集成方法
堆叠 · 投票 · 混合模型
集成方法堆叠
22
实时检测架构
流处理（Kafka + Flink/… · 在线学习
实时检测架构Kafka
23
大规模IP处理
IP哈希 · 布隆过滤器 · 近似计数
IP大规模
24
告警与响应
告警分级 · 自动化响应（阻断 · 限流）
告警响应
25
误报与漏报分析
根因分析 · 反馈闭环 · 模型迭代
误报漏报分析
26
案例一
Web服务器恶意扫描检测（基于IP频…
案例一Web
27
案例二
DDoS攻击源检测（流量突增 · 特征分析）
案例二DDoS
28
案例三
账号爆破检测（登录失败源IP聚集性）
案例三IP
29
系统设计与部署
数据管道 · 模型存储 · API服务
系统设计部署
30
总结与展望
常见挑战 · 前沿趋势 · 扩展资源
常见挑战前沿趋势