一种基于行为模式识别的内部网络异常检测系统及检测流程

本申请涉及网络安全技术领域，公开了一种基于行为模式识别的内部网络异常检测系统及检测流程，该系统包括流量采集模块，用于实时收集内部网络中的数据流量；行为分析模块，用于通过机器学习算法对数据流量进行分析，建立用户及设备的行为模型；异常检测模块，用于根据行为模型与实时数据流对比，识别出偏离正常模式的行为作为潜在异常；预警模块，用于在检测到异常行为时，即时向管理员发送警报信息，警报信息包括异常发生的时间戳、I P地址、异常类型以及建议的应对措施。该流程与该系统相对应。本申请，提供了更为智能、灵活且高效的内部网络异常检测解决方案，提升了网络安全防护的整体水平，也为用户创造了一个更加安全可靠的网络环境。