内容简介

本书首先系统地总结了网络行为分析的相关研究背景和最新进展，重点针对“整体”“个体”“主机群”网络行为的研究现状进行了对比和总结，分析了网络行为特征和异常检测方法在检测率、运行效率、全面性和新型异常行为的识别能力等方面的不足。

其次，针对这些不足，结合图论、特征工程、数据挖掘以及大数据分析等技术，以网络流量作为切入点，将图结构、属性以及动态变化的信息引入模型中，通过对用户行为特征的理解、分析和建模，从宏观到微观、由整体到局部，系统地研究了整体网络行为、网络个体行为和主机群行为，定义了更为有效的网络行为特征集、异常检测模型及其并行化算法，并进行了实验和异常案例分析。