01
流量分析基础回顾
OSI模型与TCP/IP协议栈 · 数据包封装与解封装 · HTTP/DNS/TLS流量特征 · Wireshark基础与过滤语法
协议基础抓包
02
异常流量特征工程
流量特征提取方法论 · 时间序列/统计/载荷特征 · 包间隔、熵、Payload长度分布
特征工程统计学
03
基于统计的异常检测
均值-方差阈值 · 移动平均 · Z-Score/IQR · CUSUM累积和算法实战
统计检测CUSUM
04
基于机器学习的分类方法
特征选择/PCA/t-SNE · 逻辑回归/决策树 · 随机森林/XGBoost · 混淆矩阵/ROC-AUC
MLXGBoost
05
基于聚类的无监督检测
K-Means/DBSCAN · 流量聚类特征 · 离群点检测 · 轮廓系数/肘部法则
聚类无监督
06
深度学习在流量分析中的应用
自编码器异常重建 · CNN流量图像 · LSTM时序建模 · GAN对抗样本检测
深度学习Autoencoder
07
DNS隧道检测技术
DNS协议深度解析 · iodine/dnscat2原理 · 域名熵值/请求频率 · 机器学习模型
DNS隧道iodine
08
HTTP/HTTPS隐蔽通道检测
HTTP头部异常 · UA/Referer伪造 · 证书异常/TLS指纹 · JA3/JA3S指纹
隐蔽通道JA3
09
DDoS攻击流量识别
SYN/ACK Flood · UDP反射放大(NTP/DNS) · CC攻击 · 流量基线动态阈值
DDoS反射攻击
10
Botnet僵尸网络流量分析
C2通信模式(HTTP/IRC/DNS) · 心跳包特征 · P2P僵尸网络 · Fast-Flux/Domain-Flux
BotnetC2
11
端口扫描与侦察行为检测
水平/垂直扫描 · SYN/FIN扫描特征 · 扫描速率分析 · 时间序列建模
扫描检测侦察
12
数据泄露(Exfiltration)流量检测
大流量外发 · DNS TXT隐藏 · ICMP隧道 · 熵值数据泄露评分模型
数据泄露隐蔽信道
13
加密流量分析(TLS/SSL)
TLS握手详解 · 密码套件分布 · 加密指纹提取 · 机器学习恶意分类
加密流量TLS
14
IoT设备异常流量检测
Mirai特征 · MQTT/CoAP异常 · 设备基线建模 · 固件更新检测
IoTMirai
15
工控网络(ICS/SCADA)流量分析
Modbus/TCP深度解析 · DNP3异常 · 工控基线 · OT与IT对比
工控安全Modbus
16
网络流量可视化分析
时间序列图(Grafana) · 热力图 · 协议饼图/桑基图 · ELK交互探索
可视化Grafana
17
实时流处理与告警系统
Kafka管道 · Flink/Spark实时特征 · 告警规则引擎(Drools) · 降噪聚合
实时流Kafka
18
NetFlow/IPFIX流量分析
NetFlow v5/v9/IPFIX对比 · nfdump/ES存储 · 基于流的异常检测 · 行为画像
NetFlowIPFIX
19
恶意软件网络行为分析
勒索软件C2+加密 · RAT心跳 · 挖矿矿池通信 · 网络杀伤链还原
恶意软件勒索
20
VPN与代理隧道检测
OpenVPN/WireGuard指纹 · Shadowsocks/V2Ray特征 · 熵值隧道识别 · 协议混淆
VPN代理
21
邮件协议(SMTP/IMAP)异常检测
垃圾邮件特征 · 钓鱼URL提取 · 暴力破解识别 · 邮件头/SPF/DKIM
邮件安全SPF
22
VoIP与视频流量异常分析
SIP信令分析 · RTP抖动/丢包 · VoIP暴力注册 · 视频会议QoS异常
VoIPSIP
23
云环境流量安全分析
VPC流量镜像 · 微服务流量特征 · 容器CNI异常 · Serverless调用链
云安全容器
24
5G核心网流量分析
5G NAS协议/N1/N2 · 网络切片隔离 · 信令风暴 · gNB/UPF异常
5G核心网
25
对抗机器学习与逃逸检测
对抗样本(FGSM/PGD) · 流量特征扰动 · 鲁棒模型 · 对抗防御框架
对抗ML逃逸
26
联邦学习在流量分析中的应用
联邦学习基础 · 跨组织隐私保护 · 横向/纵向联邦 · 安全聚合/差分隐私
联邦学习隐私
27
图神经网络(GNN)流量分析
流量通信图构建 · 节点分类/边预测 · GCN/GAT · 异常子图检测
GNN图网络
28
流量分析自动化与编排
SOAR集成 · 自动化响应剧本 · MITRE ATT&CK映射 · 调查取证自动化
SOAR编排
29
大规模流量分析性能优化
零拷贝DPDK/AF_PACKET · GPU加速 · ClickHouse存储 · 采样/哈希聚合
性能优化DPDK
30
综合实战：企业级异常流量检测平台设计
需求分析/架构 · 数据采集(Sensor/Agent) · 规则+ML引擎 · 可视化与响应复盘
实战企业平台