流量特征分析
通过分析数据包的负载特征，例如异常的数据包大小、非标准端口通信或高频请求行为，可初步识别潜在威胁。建议关注以下指标：
- 单位时间内TCP连接请求突增
- HTTP头包含非常规字符序列
- DNS查询记录与业务无关的域名
协议异常检测
利用协议解析工具验证数据包的合规性，检测违反RFC标准的字段值。典型攻击场景包括：
- TCP标志位非法组合（如SYN+FIN同时置位）
- ICMP类型代码与服务不匹配
- TLS握手过程版本降级尝试
行为模式追踪
建立流量基线模型，通过机器学习识别异常行为链。关键步骤包括：
| 攻击类型 | 路径特征 |
|---|---|
| 横向渗透 | 内部主机多向扫描 |
| 数据泄露 | 固定周期外发加密流量 |
防御策略实施
部署深度包检测系统(DPI)并设置动态规则：
- 配置自适应流量阈值
- 启用协议指纹验证
- 建立跨设备关联分析
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