高斯混合模型和大数据技术在网络安全异常行为识别中的应用

高斯混合模型是用多个高斯模型的叠加来刻画一个数据集的概率分布的模型。其中每个高斯模型使用高斯概率密度函数来刻画一个组成模型的概率分布。本文利用高斯混合模型来为网络设备的网络行为建模,得到其正常行为的概率分布,并以此模型为基线,监测网络设备的网络行为是否出现异常。此技术不需要负面样本作为训练数据,因此可以检测到未知网络攻击行为。本文同时结合了流式计算Flink和微服务技术来提高系统的大数据处理能力。