具体描述
《网络异常流量识别与监控技术研究》系统地阐述了路由器端异常流量的检测与防范技术。首先介绍了DoS和DDoS的原理，综述了目前DDoS异常流量的检测技术现状和最新的研究成果； 在此基础上介绍了作者创新性地设计并实现的5种DDoS检测算法以及对算法进行的局部仿真测试。在理论研究的基础上，作者结合一个具体的研究项目将上述算法应用到具体的开发中，阐述了开发的系统的总体设计、详细设计及安装测试。
《网络异常流量识别与监控技术研究》是作者多年从事科研项目研究的成果结晶，书中内容都来自具体的项目，有很好的工程基础，特色是学术与具体的工程应用相结合。《网络异常流量识别与监控技术研究》可作为计算机网络与信息安全相关专业研究生及高年级本科生的教材，也可作为科研人员的参考书，同时可作为研究生、博士生及老师论文写作的参考书。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
《网络异常流量识别与监控技术研究》这本书，就像一扇通往网络深处秘密的大门，打开后，我看到了无数关于流量的“异常”故事。我是一位对技术细节有着极度追求的读者，尤其是在网络安全这个瞬息万变的领域，我总是希望能够深入理解背后的原理。这本书在“异常流量的识别技术”方面，给我留下了深刻的印象。它不仅仅是简单地介绍了几种算法，而是对各种技术手段进行了深入的剖析。例如，书中对基于统计学的方法，如异常值检测、分布分析的讲解，让我重温了那些经典而有效的手段。更让我兴奋的是，书中对“机器学习”和“深度学习”在异常流量识别中的应用进行了详尽的阐述。我期待能够学习到如何利用这些前沿技术，构建出能够自主学习、不断进化的异常流量检测模型，以应对日益复杂和狡猾的网络攻击。书中关于“特征工程”的细致讲解，更是让我眼前一亮。我深知，一个好的模型离不开优质的特征，因此，我对书中如何从海量的原始流量数据中提取出能够有效区分正常和异常流量的关键信息充满了好奇。同时，书中对“监控技术”的探讨，也让我看到了理论与实践结合的可能性。我希望能了解到如何设计和构建一个高效、可扩展的网络异常流量监控系统，包括数据采集、实时分析、告警机制，以及如何将这些技术有效地应用于实际的网络环境中，从而为网络安全提供坚实的保障。
评分自从拿到《网络异常流量识别与监控技术研究》这本书，我就迫不及待地想要一探究竟。作为一名网络安全领域的开发者，我一直在寻找能够帮助我提升异常流量识别和监控能力的专业书籍。这本书的书名就直接点明了主题，让我对它充满了期待。我尤其欣赏书中对“异常流量的类型”所做的详细划分。它不仅仅停留在DDoS、端口扫描等表面的分类，更是深入到诸如慢速攻击、协议异常、数据泄露等更细微的层面，这对于我准确理解和定位问题至关重要。在“识别技术”方面，书中对“机器学习”和“深度学习”的应用阐述，让我看到了应对海量、动态流量的有效途径。我渴望学习到如何利用这些技术，构建出能够自适应、高精度的异常检测模型。书中对于“特征工程”的细致讨论，也让我看到了如何从原始流量数据中挖掘出有价值的信号，例如流量的时序性、包的大小分布、协议字段的异常等。我期待书中能够提供一些具体的代码示例，或者在某个开源框架下实现这些检测算法的指导。此外，书中对“监控体系”的论述，也让我看到了将识别技术转化为实际监控能力的路径。我希望能够了解到如何设计一个完整的监控框架，包括数据采集、实时分析、告警策略，以及如何有效地进行可视化展示，以便安全分析师能够快速地理解和响应。
评分《网络异常流量识别与监控技术研究》这本书，就像一本详尽的网络行为“侦探手册”，为我揭示了那些潜藏在海量数据背后的异常信号。我是一名对网络安全充满热情的初学者，这本书的出现，无疑是我进入这个领域的一盏明灯。首先，我对书中关于异常流量的“定义”和“分类”的梳理感到非常满意。它清晰地界定了什么是“正常”流量，什么是“异常”流量，并将异常流量细分为各种具体的类型，如扫描、攻击、蠕变等。这种严谨的定义，为我后续的学习奠定了坚实的基础。其次，书中对“识别技术”的介绍，让我看到了网络安全领域前沿的技术应用。从经典的统计学方法，到如今炙手可热的机器学习和深度学习算法，书中都进行了细致的讲解。我尤其对书中关于如何利用深度学习模型进行“无监督”或“半监督”异常检测的介绍感到兴奋，因为它意味着即使是没有明确标记的数据，我们也能有效地发现潜在的异常。我希望书中能够提供更多关于这些模型的“落地”思路，比如如何选择合适的模型结构，如何进行数据预处理和特征工程，以及如何评估模型的性能。最后，书中关于“监控技术”的探讨，也让我对接下来的学习有了更明确的方向。我期待能够了解到如何构建一个高效、实用的网络异常流量监控系统，包括数据采集、实时分析、告警机制以及可视化展示等各个环节。
评分翻阅《网络异常流量识别与监控技术研究》这本书，我仿佛置身于一个庞大而精密的网络安全监测中心。我是一名正在努力提升自身网络安全技能的学生，这本书的出现，无疑为我指明了前进的方向。书名本身就非常吸引人，它直击了网络安全领域的核心痛点：如何有效地识别和监控那些“不寻常”的网络流量。我尤其对书中关于“异常流量识别技术”的介绍充满了浓厚的兴趣。它不仅讲解了传统的统计学方法，如阈值设定、基线分析，更深入地探讨了“机器学习”和“深度学习”在这一领域的应用。我希望能够从中学习到如何构建和训练各种模型，例如，如何使用神经网络来学习正常流量的模式，从而检测出偏离正常模式的异常流量。书中关于“特征工程”的细致讲解，也让我看到了提升识别精度的关键。我期待能够学习到如何从海量的流量数据中提取出有价值的特征，例如，流量的时序特征、包头信息、以及可能的载荷特征等。此外，书中关于“网络流量监控系统”的介绍，也让我对接下来的学习有了更明确的目标。我希望能够了解到如何设计和实现一个高效、实用的监控系统，包括数据采集、实时分析、告警策略，以及如何将这些技术有效地应用于实际的网络环境中，为网络安全提供坚实的保障。
评分读完《网络异常流量识别与监控技术研究》这本书，我不得不说，它在很多方面都超出了我的预期，但也有一些地方让我感到些许遗憾。首先，书中对传统基于规则和统计学的异常流量检测方法的梳理非常详尽，这对于我们理解异常流量识别技术的发展演变非常有帮助。例如，书中对基线流量分析、阈值设定、关联分析等经典方法的介绍，既有理论深度，又有实践指导意义。这让我在回顾和巩固已有知识的同时，也发现了一些容易被忽视的细节。然而，书中在对新兴的深度学习模型进行介绍时，虽然列举了一些常用的算法，如CNN、RNN、LSTM等，但在具体的模型构建、参数调优以及与实际业务场景的结合上，感觉不够深入。很多时候，只是泛泛而谈，缺少了那种“手把手教你”的指导性。我期待书中能够提供更具体的代码示例，或者详细讲解如何在某个开源框架下实现这些模型。此外，书中关于网络流量可视化技术的探讨，虽然提及了一些常用的可视化工具和方法，但未能深入阐述如何通过可视化手段有效地发现和理解异常流量的形态和规律。例如，如何利用交互式可视化技术，帮助安全分析师更直观地洞察流量中的异常模式，并快速定位问题根源。对于大规模网络环境下的流量监控，我希望书中能够探讨分布式流量采集和处理的挑战，以及如何构建可扩展的监控架构。书中关于异常流量的分类和溯源分析的章节，虽然触及了相关概念，但未能提供一套完整的、可操作的溯源方法论，这对于事后分析和证据固定来说，可能有所不足。总体而言，这本书是一本不错的入门和进阶读物，但如果能在某些技术细节上更加详实，并在实践层面提供更多指导，相信会更受读者欢迎。
评分这本书的名字《网络异常流量识别与监控技术研究》直接戳中了我在网络安全实践中长期存在的痛点。在日常工作中，我们经常面临着海量、复杂的网络流量，如何从中快速、准确地找出那些“不寻常”的流量，并及时进行处理，是一个巨大的挑战。这本书的出现，让我看到了希望。我尤其关注书中关于“机器学习”在异常流量识别中的应用。如今，机器学习已经成为网络安全领域不可或缺的技术，我希望能从书中学习到如何利用各种机器学习模型，例如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林，乃至更复杂的深度学习模型（如自编码器、生成对抗网络GANs），来构建高效的异常流量检测器。我期待书中能够提供具体的算法原理、模型训练流程，以及在实际网络环境中进行部署和优化的方法。书中对“特征工程”的重视，也让我感到欣慰。我深知，特征的好坏直接决定了模型的性能，因此，我渴望从中学习到如何从原始流量数据中提取出更具区分度和鲁棒性的特征。书中对时序特征、统计特征、以及可能的载荷特征的深入分析，无疑会为我提供宝贵的参考。此外，我也非常关注书中关于“监控体系”的设计。一个有效的监控体系，不仅仅是检测到异常，更要能提供 actionable 的信息，帮助安全人员快速定位问题，进行溯源分析。我希望书中能够提供关于如何构建一个集成化的、可扩展的监控平台，并讨论相关的告警策略、可视化展示以及与其他安全系统的联动。
评分《网络异常流量识别与监控技术研究》这本书，就像一个详尽的网络行为解读指南，为我揭示了隐藏在海量数据背后的异常信号。我是一名对网络安全治理充满热情的研究人员，这本书的理论深度和实践性都深深吸引了我。首先，书中对“异常流量”的界定和分类，非常清晰而全面。它将异常流量的产生原因、表现形式以及潜在危害进行了细致的梳理，为我们理解这个复杂的问题提供了坚实的基础。我特别关注书中对“基于机器学习和深度学习的识别技术”的探讨。随着大数据时代的到来，传统的基于规则的检测方法已经难以应对海量、多变的网络流量，而机器学习和深度学习算法的引入，无疑为异常流量的精准识别提供了新的可能。我期待书中能够详细介绍各种模型，如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络（CNN、RNN、LSTM）等的原理、应用场景，以及如何在实际的网络环境中进行模型的训练和优化。此外，书中关于“网络流量可视化技术”的介绍，也让我眼前一亮。我深知，有效的可视化能够极大地提升我们对异常流量的洞察力，因此，我希望书中能够提供更多关于如何利用可视化工具和方法，直观地展示流量的异常模式，并帮助分析人员快速定位问题根源。
评分作为一名对网络数据分析充满好奇的读者，《网络异常流量识别与监控技术研究》这本书无疑为我打开了通往更深层次理解的大门。书名本身就精准地定位了核心主题，而内容也确实如其所承诺的那样，深入探究了网络异常流量的识别与监控这一复杂而关键的领域。我特别欣赏书中在探讨流量识别技术时，所采用的多角度、多层次的视角。不仅仅是罗列各种算法，而是将其置于实际的网络环境中，分析不同场景下（例如，企业内网、运营商网络、云环境等）异常流量的特点和识别难点。这一点对于我这样希望将理论知识转化为实际应用的读者来说，尤为重要。书中对流量特征提取的论述，让我眼前一亮。它不仅仅是提及了像IP地址、端口号、协议类型等基本信息，更是深入挖掘了诸如流量的时序性、周期性、熵值、包内载荷特征等更高级、更细粒度的特征。这些特征的引入，显然能够显著提升异常流量识别的精度。我尤其期待书中能够提供一些关于如何设计和选择有效特征的指导原则，或者分享一些在实际应用中被证明是高效的特征工程实践。此外，书中对实时监控和告警系统的设计理念的探讨，也让我感到兴奋。我希望能够了解到如何构建一个能够快速响应、准确预警的监控体系，包括如何平衡告警的灵敏度和误报率，以及如何有效地集成多种监控工具和技术。
评分这本书的书名《网络异常流量识别与监控技术研究》让我对它充满了期待。作为一个在网络安全领域摸爬滚打多年的从业者，我深知精准识别和有效监控网络流量对于维护系统稳定、防范攻击的重要性。市面上关于网络安全的书籍琳琅满目，但真正能够深入剖析异常流量识别核心技术，并将其转化为实际监控策略的却不多。这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的窗户。我尤其关注书中对机器学习和深度学习算法在异常流量检测中应用的探讨。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，其在网络安全领域的应用前景愈发广阔。我希望书中能够详细介绍如何利用这些算法，构建出能够适应动态网络环境、精准识别未知威胁的模型。例如，对于DDoS攻击、端口扫描、恶意软件通信等典型异常流量，书中是否提供了具体的算法模型、训练数据集的选择、以及模型评估的详细步骤？我非常期待能够学习到书中关于特征工程的精妙之处，如何从海量的网络流量数据中提取出有价值的特征，从而提高模型的准确性和鲁棒性。此外，书中对于实时监控和预警机制的介绍也是我关注的重点。在瞬息万变的攻击面前，快速响应至关重要。我希望书中能够详细阐述如何设计一个高效的实时监控系统，包括数据采集、处理、存储以及告警策略的制定。是否能够提供一些实际案例，展示如何将理论模型应用于实际的网络环境中，并取得良好的监控效果？我相信，通过对这本书的学习，我能够更有效地提升自己识别和应对网络异常流量的能力，为所在单位的网络安全保驾护航。
评分《网络异常流量识别与监控技术研究》这本书，可以说是一本让人欲罢不能的“干货”集。我特别喜欢书中对异常流量的分类和定义所做的细致梳理。不同于市面上很多将异常流量笼统概括的书籍，这本书将异常流量细化到了诸如分布式拒绝服务（DDoS）攻击、扫描探测、恶意软件通信、数据泄露、内部威胁等多个维度，并针对每一种类型的异常流量，深入剖析了其产生的原理、表现特征以及潜在的危害。这种细致入微的分析，让我对异常流量有了更全面、更深刻的认识。书中对识别这些不同类型异常流量的方法论的探讨，也让我受益匪浅。例如，在DDoS攻击识别方面，书中不仅介绍了传统的流量统计学方法，如包速率、连接数、流量大小等指标的异常检测，还重点阐述了基于机器学习和深度学习的方法，如利用模型对正常流量模式进行学习，然后检测与模式偏离的流量。我尤其对书中关于如何构建和训练这些模型的章节感兴趣，期待能从中学习到更多实用的技巧。此外，书中对网络流量采集和预处理的技术也做了详尽的介绍，包括但不限于数据包捕获、流量解析、协议识别、数据清洗等关键环节。在我实际工作中，流量的预处理往往是影响后续分析结果准确性的重要因素，因此，书中这部分内容的深入讲解，对我而言具有极高的参考价值。我还在期待书中关于异常流量监控系统的设计与实现，希望能够看到更具体的架构图、组件功能介绍以及实际部署案例。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有