基于VAE的网络流量异常检测系统的设计及实现

近年来，随着计算机网络的迅速发展，通过网络进行传播的病毒和一些恶意攻击也与日俱增。在这种情况下，计算机能对网络流量异常做出精准的捕获和处理是解决此类问题的关键之一。对于以上问题，本文提出了一种检测网络流量异常的系统。
异常检测是一项数据分析任务，其目标是检测出与正常数据有很大差异的模式。为了使常规自编码器的decoder（解码器）能够对噪声有鲁棒性，在encoder（编码器）中加入高斯噪声并训练出模型。通过实验证明，我们的模型可以在高维和稀疏网络数据集上帮助这些分类器有效的工作，即使训练点相对较少也可以正常执行。更重要的是，由于它们的性能对多种参数设置不敏感，所以可以很大程度地减少模型选择对这些分类器的影响。

关键词：网络流量；VAE；Python；参数设置
本文一共分为六大部分：
（1）第一部分绪论：这一部分主要阐述本系统的研究目的和意义、研究现状、研究主要内容和主要方法。
（2）第二部分相关技术介绍：这一部分主要介绍开发本系统用到的研究技术和算法。VAE算法是在常规的自编码器的基础上加入高斯噪声，是decoder产生的结果更鲁棒更稳定。
（3）第三部分系统需求分析：这一章节主要阐述系统的功能需求分析。功能需求分析阐述了系统的功能需求以及如何实现。
（4）第四部分系统详细设计与实现：本章节介绍了系统的总体框架，系统的操作流程和系统的总体功能设计，还介绍了系统的具体模块划分。系统每一个模块的具体功能和意义。
（5）第五部分系统测试与检验：本章节是在系统完成后，对于系统的预期功能进行测试的部分。主要测试系统的性能，用检验数据，测试系统是否能捕获网络流量异常。
（6）第六部分展望与总结。对于论文进行总结和评价以及需要在未来的发展方向和改进的地方。

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