本書首先系統(tǒng)地總結了網絡行為分析的相關研究背景和*新進展,重點針對“整體”“個體”“主機群”網絡行為的研究現狀進行了對比和總結,分析了網絡行為特征和異常檢測方法在檢測率、運行效率、全面性和新型異常行為的識別能力等方面的不足。其次,針對這些不足,結合圖論、特征工程、數據挖掘以及大數據分析等技術,以網絡流量作為切入點,將圖結構、屬性以及動態(tài)變化的信息引入模型中,通過對用戶行為特征的理解、分析和建模,從宏觀到微觀、由整體到局部,系統(tǒng)地研究了整體網絡行為、網絡個體行為和主機群行為,定義了更為有效的網絡行為特征集、異常檢測模型及其并行化算法,并進行了實驗和異常案例分析。