随着网络技术的发展，大量未知、新型网络攻击层出不穷，越来越多的网络攻击行为具有协同性、主机群性和隐蔽性，同时涌现出试图躲避安全设备检测的方法和技术，使网络流量的结构、组成和规模呈现出复杂性、动态性和关联性，网络监控的难度剧增。传统特征库的防火墙、入侵检测系统采用的安全防御技术，由于其原理是必须在了解攻击特征的前提下才能进行有效防御，因此，这些检测技术难以应对与防御恶意变种、未知威胁以及新型攻击，迫切需要采取全新的威胁分析与检测技术。因此，网络行为分析作为网络安全威胁检测的重要研究课题，越来越受到学术界和产业界的关注。网络行为异常检测是指在一段时间内建立一个正常网络行为基线，确认正常网络行为的相关参数定义后，将任何背离这些参数的行为都标记为异常。近年来，该领域的研究工作成果显著，但仍然存在一些问题。如目前的研究多从单一网络行为层面出发，较难完整揭示异常发生的原因和本质，导致检测能力较差，不能全面地为异常处理提供支撑；异常检测的训练数据难于获取；异常检测系统适应能力差，各类异常检测系统容易被攻击者绕过；尤其是网络行为呈现的潜在社会化关系，没有考虑网络交互过程对网络行为主体关系和属性的影响，导致网络主机群事件难以形式化描述和检测。因此，探索出行之有效的网络行为分析的异常流量检测方法，对了解网络情况、提升网络管理和监测的能力，具有重要的理论和现实意义。
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。
本书的主要研究内容如下。
一、面向整体网络行为的研究：针对IP地址之间的全部网络活动体现的网络行为开展研究工作，从宏观角度研究所有网络行为主体的网络行为，定义了一种整体网络行为的异常检测方法。
在现有研究中，传统的行为特征具有较好的检测率，被研究者广泛采用；然而，网络异常造成的影响往往是多方面的，通信模式异常尤其值得注意，由于其不会影响网络正常运行而被研究者所忽视。研究发现，当异常发生时，各个特征值都或多或少地呈现出相关性，各类特征值对异常检测的贡献能力存在较大差异。某些网络异常表现在流量负载强度的特征值上，另一些网络异常则表现在通信模式的特征值上，而且相同类型的特征值呈现出较强的相关性。基于上述分析，本研究还采用了流量图，并定义了整体网络行为特征抽取方法。
在时序数据的异常检测研究中，基于时间序列的异常检测方法因算法时间和空间复杂度较高，对各个维度上特征值的稳定性有较高的要求。因此，为了解决异常检测算法直接应用于流量数据适配度不高，以及多维特征的异常检测算法性能较低等问题，本研究定义了历史时间取点法，利用不同时刻的多维特征值序列构成的检测向量之间的绝对变化、相对变化和趋势变化来优化检测率。
二、面向网络个体行为的研究：将网络行为汇聚到主机，从而开展网络个体行为的研究工作，从微观角度纵深研究网络个体行为，定义了一种网络个体行为异常检测方法。
鉴于网络个体行为同一时刻不同特征值之间关系、不同时刻特征值之间关系都存在相关性，首先定义了Graphlet方法，对特征值之间的关系进行量化，利用图节点属性、Graphlet属性构建网络个体行为特征集，将正常情况下的特征向量视为网络个体行为轮廓的基线。其次，分析发现网络个体行为特征在正常情况下不同时间窗口的特征向量之间、不同天同一时刻特征向量之间存在的相似性，以及在异常发生时特征向量都或多或少地呈现出差异性。进而定义了异常检测算法，利用了特征向量时间上的相似性、网络个体行为之间的相似性和受害可疑度来提高检测率。
在多个数据集上进行了实验对比和结果分析，检测结果表明本研究方法比TOP方法具备更为有效的检测率，特别是所提出的方法能够高效地识别未引起关注的异常行为，算法在时间和空间复杂度上虽然比传统TOP方法高，但是通过优化Spark作业参数依然能够达到满意的运行效率。
三、面向主机群行为的研究：通过识别网络行为中汇聚成簇的主机群，开展主机群行为动态演化过程的研究工作，定义了一种主机群行为异常检测方法。
在流量异常检测研究中，聚合性、协同性和大规模性的主机群网络交互行为往往被研究者所忽视。本书对比分析了图聚类算法和演化事件定义的选择问题，采用Fast Unfolding算法发现网络行为中聚集成簇的主机群，采用基于标识主机的动态图演化事件，作为主机群行为规模或结构变化的量化方法。#机工社好书推荐##我的宝藏书单#
网络异常流量与行为分析
【《维多利亚3》内测版本流出，较二代进步明显】
自前天外国论坛大规模泄露《维多利亚3》内测版本后，这股“东风”也刮到了国内。昨天晚上，国内各大 Paradox 爱好者论坛和 QQ 群内都出现了《维多利亚3》内测版本的下载链接，目前已经在较大范围内产生了影响。
据网友反馈，尽管目前《维多利亚3》还是半成品，却已经展现了远超二代的潜力。玩家们不仅体验到了此前 Paradox 公布过的全新战争系统，还发现几乎所有生产、经济和贸易相关的玩法都得到了重做或改良，许多二代中的弊端和缺点也得到了优化，可谓是“全面进步”。
虽然这次泄露总体而言振奋了玩家群体的信心，但也有一些业内人士对 Paradox 表达了担忧。这次泄露明显不在 Paradox 官方的宣传计划之中，考虑到 Paradox 管理层的换血和冲突风波尚未平息，或许是公司内部异见人士有意为之也说不定。
截至发稿，Paradox 尚未就此次泄露发表任何评价，还请各位谨慎吃瓜。《维多利亚3》的发售日期仍处于待定状态，不过也有小道消息称本作将在今年发售。
【腾讯刘炽平：对亏损业务进行成本优化，预计今年人员仍将增长】#腾讯回应人员优化消息#。3月23日，腾讯公司总裁刘炽平表示，“目前，互联网行业正在遭遇结构性的挑战和改变，腾讯作为其中参与者也会主动进行调整。过去，行业是竞争驱动型，投入较大；现在，相比短期收益大家更关注长线业务发展，更健康地投入，尤其是对营销成本、运营成本和人力成本的优化。我们也对亏损业务进行了成本优化动作，以便保持更加健康的增长。此前，澎湃新闻曾经报道，腾讯部分事业群开启人员优化，对外招聘计划紧缩，主要涉及优化的事业群包括平台及内容业务事业群和云与智慧产业事业群。网页链接
很多的卖家在做拼多多的时候，因为缺乏经验和技巧，很容易会陷入一些坑里们，而最常见的就是下面的几点：
1、忽视转化，一味追求流量
为了能够给店铺带来更多的流量，很多卖家自己上手，在微信群、qq群等进行全面推广，不可否认，这种做法的确有作用，但也容易导致入店流量不精准，不利于平台对店铺的定位。
2、持续不断优化宝贝
这点是很多新手卖家都容易犯的错误，只要发现自己的订单或流量出现问题，就开始各种怀疑，开始各种改，能改的都改了，但是结果却是店铺权重下降，转化持续下降，所以在改之前一定要先找到问题在哪里，然后再去修改。
3、不关注DSR评分和顾客评价
DSR评分是动态变化的，但当单量足够多的时候，可能一两个差评或较低的评分对店铺没有太大的影响，但新店不是这样的，因为是新店，基础本身就非常的薄弱，若在最开始的时候，就有了差评或表现很不好的DSR评分，这对店铺将会造成非常大的伤害。
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