在当今网络空间中，各种类型的流量充斥着正常的上网业务、计算机病毒、木马、蠕虫、勒索软件等各种网络攻击，如何有效地识别和防范这些威胁已经成为一项巨大的挑战。为此，安徽农业大学赵雨阳等人开发了创新的网络安全系统“Synergistic”，该系统结合了深度学习技术和实时流量分析，为网络安全防护提供了全新的解决方案。
该项目采用了最新的集成学习方法，旨在实时分析并检测加密与非加密流量中的恶意攻击。通过结合SKM-HFS（基于半监督加权K-means的特征选择算法）和CNN+LSTM时空信息模型，团队成功开发出一种高效且精确的流量分类系统，能够检测并识别出分布式拒绝服务（DDoS）攻击及恶意软件流量。
“Synergistic”系统的核心优势在于其能够处理加密流量和非加密流量，并实时识别恶意攻击行为。为了提高准确性和可靠性，系统采用了深度学习和大数据处理技术，如利用Hive分布式数据库存储流量数据，使用Spark和Flink进行并行批处理和流式处理，以保证系统在高并发环境下的高效性和实时性。
此外，系统引入了在线学习机制，能够根据实时流量的变化动态调整模型，提高了系统的自适应能力和准确度。在模型推理过程中，系统使用Redis缓存加速流量特征读取，通过Docker容器部署深度学习模型，确保了高隔离性和容错性。
该系统不仅实现了流量数据的实时监控和攻击识别，还通过前端可视化模块，为管理员提供了直观、交互性强的流量分析界面，支持对流量数据、特征向量及检测结果的展示。一旦检测到攻击，系统会即时发出报警，确保网络安全不受威胁。
实验结果表明，"Synergistic"系统能够在高效处理大量网络流量的同时，保持超过90%的检测准确率，且误报率较低，表现出色。在未来，赵雨阳同学还计划对该系统进行进一步优化，加入更多信息安全功能，以应对日益复杂的网络攻击。
这一创新成果展示了体现了深度学习与大数据技术在实际网络安全中的巨大潜力。随着系统的不断改进和应用拓展，"Synergistic"无疑将在网络安全防护中发挥更加重要的作用。（安徽农业大学 赵雨阳撰稿）