轻量级网络流量异常检测方案：用Scapy实时抓包+滑动窗口统计，动态基线（中位数±1.5×MAD）替代固定阈值，分级告警（日志/企微/邮件短信）并支持白名单与Redis抑制，兼顾落地性、可调性与易维护性。
用Python做网络流量异常检测并自动告警，核心不在写多复杂的模型，而在于快速落地、可调、易维护。下面是一个轻量但实用的方案，不依赖深度学习，适合中小规模出口或内网旁路镜像场景。
不用NetFlow或sFlow采集器，直接用Scapy监听网卡（如eth0），每10秒统计一次基础指标：
滑动窗口用deque维护最近5个周期数据，避免内存堆积。注意：开启混杂模式需root权限，生产建议用AF_PACKET + PF_RING加速。
固定阈值在业务波动时误报高。改用“滚动中位数±1.5×MAD（中位数绝对偏差）”作为上下限：
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例如：正常SYN/sec中位数是42，MAD=8，则告警阈值≈42±12 → 超过54持续30秒就记为异常。
不是所有异常都要发企业微信/邮件：
用requests调用Webhook，用smtplib发邮件，短信可用阿里云API。所有告警带时间、源IP、目标IP、指标快照、原始包摘要（前64字节hex）。
上线后第一周必有误报。提前配置两个过滤层：
白名单支持CIDR和正则（如red">^192\.168\.\d+\.\d+$），改完热加载，无需重启脚本。
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是：抓包别用filter='tcp'硬过滤，否则漏掉伪造IP的UDP Flood；告警正文别只写“流量异常”，要带具体数值对比；还有——记得加信号捕获（SIGINT/SIGTERM），让Ctrl+C能优雅退出释放网卡。
以上就是Python自动化识别异常网络流量并生成告警的脚本方案【技巧】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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