天网流量包如何精准识别异常流量？

• 多维流量特征分析
• 机器学习动态建模
• 实时流量基线比对
• 威胁情报联动机制
• 异常处置与验证流程

多维流量特征分析

天网流量包通过采集网络五元组、载荷指纹、时序行为等12个维度的特征数据，构建全息流量画像。基于特征权值计算模型，系统自动识别以下异常指标：

• 突发性流量增幅超过300%
• 非常规端口通信占比异常
• 心跳包间隔时间标准差过大

机器学习动态建模

采用LSTM-GAN混合神经网络，通过历史流量数据训练生成动态基线模型。该模型具备以下技术特性：

1. 每小时自动更新流量特征库
2. 支持半监督式增量学习
3. 异常检测误报率低于0.2%

实时流量基线比对

系统建立分钟级流量基线波动模型，当实时流量偏离基线值超过预设阈值时，自动触发三级告警机制。通过滑动时间窗口算法，有效识别DDoS、端口扫描等12类攻击行为。

威胁情报联动机制

整合全球17个威胁情报源，建立IP信誉评分数据库。系统自动匹配流量中的可疑特征，实现：

• 已知恶意IP即时阻断
• 可疑流量沙箱重定向
• 0day攻击特征提取

异常处置与验证流程

发现异常流量后，系统执行智能处置策略：

1. 自动生成处置建议报告
2. 支持人工复核确认
3. 执行流量清洗或策略阻断
4. 生成取证数据包

天网流量包通过特征分析引擎、动态学习模型和威胁情报协同，构建了覆盖事前预警、事中处置、事后溯源的完整防护体系。实际测试显示，系统对APT攻击的检出率提升至99.3%，平均响应时间缩短至8秒以内，为企业网络安全提供智能保障。