一、数据采集与预处理
通过Scapy等工具抓取网络流量，提取IP地址、端口号、协议类型、数据包大小等基础字段。原始数据需经过去重、格式标准化等预处理步骤，例如使用pandas库对非结构化数据进行清洗，消除噪声干扰。
二、IP地址多维特征分析
基于IP地址的关联信息构建特征矩阵，包含三个维度：
- 地理位置映射：通过IP库查询异常流量的来源国家/城市，识别区域集中性攻击
- ISP关联分析：分析IP所属运营商，判断是否为高风险服务提供商
- 域名反向解析：检测未绑定合法域名的IP地址，发现恶意服务器
三、流量行为模式识别
结合统计模型与机器学习算法，对流量特征进行深度检测：
- 短期流量突变检测：对比历史基线数据，识别突发性流量峰值
- 协议分布异常：统计TCP/UDP/ICMP协议占比，发现非正常协议组合
- 会话特征分析：检测异常连接时长、数据包大小分布等行为指标
四、防御策略与响应机制
建立分级响应体系：初级异常触发流量限速，确认恶意行为后自动阻断IP，并通过traceroute追踪攻击路径。结合IP信誉数据库实现动态黑名单更新，形成闭环防御。
综合应用网络层特征解析、机器学习模型和威胁情报关联分析，可有效识别99%以上的已知攻击模式。建议企业部署分布式流量分析系统，实现实时检测与自动化处置的有机融合。
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