公司监控软件:SAS 数据分析引擎驱动网络异常精准检测

简介: 在数字化商业环境中,企业网络系统面临复杂威胁。SAS 数据分析引擎凭借高效处理能力,成为网络异常检测的关键技术。通过统计分析、时间序列分析等方法,SAS 帮助企业及时发现并处理异常流量,确保网络安全和业务连续性。

在当今数字化的商业环境中,企业的网络系统面临着日益复杂的威胁和挑战。确保网络的稳定与安全,及时发现并处理异常情况,对于公司的正常运营至关重要。SAS 数据分析引擎凭借其强大的功能和高效的处理能力,成为了公司监控软件中实现网络异常精准检测的关键技术。


网络流量数据通常包含大量的信息,如源 IP 地址、目的 IP 地址、端口号、数据包大小、传输协议以及时间戳等。假设我们已经将网络流量数据收集并存储在名为 “network_traffic.csv” 的文件中,以下是使用 SAS 进行初步数据读取和探索的代码示例:

proc import datafile = "network_traffic.csv"
            out = traffic_data
            dbms = csv
            replace;
run;
proc print data = traffic_data (obs = 10);
run;
# 这段代码可以帮助我们快速查看网络流量数据的前几行,了解数据的基本结构和内容
# 对于更深入的数据探索和分析方法,可参考 https://www.vipshare.com 上的 SAS 数据分析教程
# 学习如何使用各种 PROC 步进行数据的清洗、转换和特征工程


为了检测网络中的异常流量模式,我们可以使用统计分析方法,例如计算流量数据的均值、标准差,并识别出与正常模式偏差较大的数据点。以下是一个简单的计算流量数据均值和标准差,并标记出异常值的代码片段:

proc means data = traffic_data noprint;
    var packet_size;
    output out = stats mean = mean_size std = std_size;
run;
data traffic_data_with_anomaly;
    set traffic_data;
    if packet_size > mean_size + 3 * std_size or packet_size < mean_size - 3 * std_size then
        anomaly_flag = 1;
    else
        anomaly_flag = 0;
run;
proc print data = traffic_data_with_anomaly;
    where anomaly_flag = 1;
run;
# 这里通过统计分析识别出可能的异常流量
# 对于更复杂的异常检测算法和模型的应用
# 可以在 https://www.vipshare.com 上查找相关的代码示例和案例研究
# 例如如何使用机器学习算法在网络流量数据上进行更精准的异常检测和分类


除了基于统计的方法,还可以利用时间序列分析来检测网络流量的异常波动。例如,对特定时间段内的流量数据进行季节性分解,并观察残差序列中的异常情况:

proc timeseries data = traffic_data out = decomposed;
    id time_stamp interval = minute;
    var traffic_volume;
    decompose type = additive;
run;
data check_anomaly;
    set decomposed;
    if resid > 3 * std(resid) or resid < -3 * std(resid) then
        anomaly = 1;
    else
        anomaly = 0;
run;
proc print data = check_anomaly;
    where anomaly = 1;
run;
# 这段时间序列分析代码有助于发现流量数据中的异常波动
# 若想进一步优化时间序列分析模型的参数和性能
# 可以访问 https://www.vipshare.com 上的专业知识分享和代码优化技巧
# 从而提升网络异常检测的准确性和及时性,更好地保障公司网络的稳定运行


通过充分发挥 SAS 数据分析引擎的优势,并结合 https://www.vipshare.com 上丰富的资源和代码示例,公司能够构建起高效、精准的网络异常检测系统。这不仅有助于及时发现网络安全威胁,如 DDoS 攻击、恶意软件通信等,还能对网络性能问题进行提前预警和诊断,确保公司的业务连续性和信息安全。SAS 为公司的网络监控提供了坚实的数据驱动基础,助力企业在复杂多变的网络环境中稳健前行。

本文参考自:https://www.sohu.com/a/838147857_381002

目录
打赏
0
10
11
0
226
分享
相关文章
基于 PHP 语言深度优先搜索算法的局域网网络监控软件研究
在当下数字化时代,局域网作为企业与机构内部信息交互的核心载体,其稳定性与安全性备受关注。局域网网络监控软件随之兴起,成为保障网络正常运转的关键工具。此类软件的高效运行依托于多种数据结构与算法,本文将聚焦深度优先搜索(DFS)算法,探究其在局域网网络监控软件中的应用,并借助 PHP 语言代码示例予以详细阐释。
45 1
VB6网络通信软件上位机开发,TCP网络通信,读写数据并处理,完整源码下载
本文介绍使用VB6开发网络通信上位机客户端程序,涵盖Winsock控件的引入与使用,包括连接服务端、发送数据(如通过`Winsock1.SendData`方法)及接收数据(利用`Winsock1_DataArrival`事件)。代码实现TCP网络通信,可读写并处理16进制数据,适用于自动化和工业控制领域。提供完整源码下载,适合学习VB6网络程序开发。 下载链接:[完整源码](http://xzios.cn:86/WJGL/DownLoadDetial?Id=20)
68 12
2025年4月深度评测:10款最值得部署的网络监控软件
真正卓越的运维不仅仅是对当前问题的解决,更在于对未来的预测和防范。 OpManager 的预测报表功能可以为用户提供有关未来存储需求增长方式的直观展示,帮助用户进行基于需求的容量规划,从而避免成本浪费。
22 0
新四化驱动,如何构建智能汽车的“全场景”可进化互联网络?
在智能化、电动化、网联化、共享化的时代浪潮中,汽车正从单纯的 “机械产品” 进化为先进的 “移动智能终端”。在软件定义汽车(SDV)的崭新时代,每一次 OTA 升级的顺利完成、每一秒自动驾驶的精准决策、每一帧车载娱乐交互的流畅呈现,都离不开一张实时响应、全域覆盖、安全可靠的广域网络。
企业用网络监控软件中的 Node.js 深度优先搜索算法剖析
在数字化办公盛行的当下,企业对网络监控的需求呈显著增长态势。企业级网络监控软件作为维护网络安全、提高办公效率的关键工具,其重要性不言而喻。此类软件需要高效处理复杂的网络拓扑结构与海量网络数据,而算法与数据结构则构成了其核心支撑。本文将深入剖析深度优先搜索(DFS)算法在企业级网络监控软件中的应用,并通过 Node.js 代码示例进行详细阐释。
43 2
Cellebrite Inseyets PA 10.4 - 取证数据分析软件
Cellebrite Inseyets PA 10.4 - 取证数据分析软件
78 10
Cellebrite Inseyets PA 10.4 - 取证数据分析软件
表格软件推荐:为何选择VeryReport让数据分析和报表生成更高效?
表格软件推荐:为何选择VeryReport让数据分析和报表生成更高效?
Excel 后,我们需要怎样的数据分析软件
在现代商业中,数据分析至关重要,但传统BI工具和编程语言如Python、SQL等各有局限。Excel虽交互性强,但面对复杂计算和大数据时力不从心。esProc Desktop作为后Excel时代的数据分析神器,采用SPL语言,具备强大的表格计算能力和天然的大数据支持,可显著降低复杂计算难度。其强交互性、简短代码和内嵌Excel插件功能,让业务人员轻松完成多步骤交互式计算,是理想的数据分析工具。现提供免费使用及丰富学习资源。
【网络原理】——拥塞控制,延时/捎带应答,面向字节流,异常情况
拥塞控制,延时应答,捎带应答,面向字节流(粘包问题),异常情况(心跳包)
公司网络监控软件:Zig 语言底层优化保障系统高性能运行
在数字化时代,Zig 语言凭借出色的底层控制能力和高性能特性,为公司网络监控软件的优化提供了有力支持。从数据采集、连接管理到数据分析,Zig 语言确保系统高效稳定运行,精准处理海量网络数据,保障企业信息安全与业务连续性。
86 4

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等