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AI搞定异常流量分析：从入门到实战

📚 共计 30 章节

异常流量分析概述

什么是异常流量、为什么需要AI、课程整体架构与学习路径。

网络流量基础

TCP/IP协议栈回顾、数据包结构、PCAP文件格式解析。

流量采集与工具

tcpdump使用技巧、Wireshark基础、流量数据预处理。

Python流量分析入门

Scapy库安装与基础、读取PCAP文件、解析数据包字段。

流量特征工程（上）

统计特征提取（包长、时间间隔、流持续时间）。

流量特征工程（下）

协议特征、载荷特征、基于流的特征构建。

数据清洗与标准化

缺失值处理、异常值检测、数据归一化与标准化。

预处理清洗

标签体系构建

监督学习标签定义、无监督学习场景、半监督学习思路。

机器学习基础回顾

分类、回归、聚类、过拟合与欠拟合。

传统机器学习方法（上）

KNN算法在流量分类中的应用与实践。

传统机器学习方法（中）

决策树与随机森林检测DDoS攻击。

决策树随机森林

传统机器学习方法（下）

SVM与逻辑回归在恶意流量识别中的对比。

SVM逻辑回归

集成学习方法

XGBoost与LightGBM在流量异常检测中的实战。

深度学习入门

神经网络基础、激活函数、损失函数、优化器。

深度学习基础

基于CNN的流量分析

一维卷积处理流量序列、模型搭建与训练。

基于RNN/LSTM的流量分析

时序流量建模、LSTM检测慢速攻击。

自编码器与异常检测

无监督异常检测原理、AE模型实战。

自编码器无监督

图神经网络（GNN）与流量分析

流量图构建、GCN基础、异常节点检测。

生成对抗网络（GAN）在流量中的应用

数据增强、对抗样本生成。

实时流量分析架构

Kafka + Flink + AI模型部署方案。

模型评估与调优

混淆矩阵、ROC/AUC、交叉验证、超参数搜索。

可解释AI（XAI）在流量分析中

SHAP值、LIME、特征重要性可视化。

常见攻击流量识别（上）

DDoS、端口扫描、暴力破解特征与检测。

常见攻击流量识别（下）

SQL注入、XSS、DNS隧道检测实战。

Web攻击隧道

加密流量分析（上）

TLS/SSL握手特征、JA3指纹提取与应用。

加密流量分析（下）

基于机器学习的加密恶意流量分类。

IoT与工控流量异常检测

MQTT/Modbus协议分析、异常行为识别。

大规模流量处理

Spark分布式处理、特征工程并行化、模型分布式训练。

项目实战（一）

构建企业级异常流量检测系统（从数据采集到告警）。

项目实战（二）

模型上线、A/B测试、持续监控与迭代优化。