【摘 要】
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异常检测是识别和防御网络攻击的一种重要分析手段，针对现有网络异常检测方法的数据可解释性不高，本文从可视化分析出发，基于数据结构特征和业务行为的理解，对数据集CIC-IDS2017五天的流量数据进行多视图协同分析，识别周二到周五的攻击行为。可视化分析抽取了通信主机流量，端口使用率数据等多维特征，研究采用网络图、旭日图、河流图和热力图对数据进行多图协同分析检测异常。实验结果表明该方法可以有效检测网络异
【基金项目】
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成都信息工程大学大学生创新创业训练计划项目（202110621224,202110621225）； 四川省重点研发项目（2020YFG0153,2020YFG0439）； 四川省科技计划资助（2021ZYD0011）；
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异常检测是识别和防御网络攻击的一种重要分析手段，针对现有网络异常检测方法的数据可解释性不高，本文从可视化分析出发，基于数据结构特征和业务行为的理解，对数据集CIC-IDS2017五天的流量数据进行多视图协同分析，识别周二到周五的攻击行为。可视化分析抽取了通信主机流量，端口使用率数据等多维特征，研究采用网络图、旭日图、河流图和热力图对数据进行多图协同分析检测异常。实验结果表明该方法可以有效检测网络异常行为，解释网络攻击的特征变化和相关性，提高了数据的可读性和可解释性，增强了检测结果的可信度，为安全管理员防御同类异常提供了预警。
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