明确分析目标，找准切入点
在开始网络行为分析之前，得先搞清楚到底想解决什么问题。比如公司最近发现内网速度变慢，员工抱怨打开网页卡顿，这时候不能一上来就抓包分析，而是要先判断是不是有人在跑大流量应用，比如视频会议、文件同步工具或者私自架设的下载服务。目标明确了，后续的工作才有方向。
常见的分析目标包括：识别异常流量、发现潜在安全威胁、优化带宽使用、排查故障源头等。不同的目标会影响数据采集的方式和分析的重点。
部署数据采集机制
没有数据，分析就是空谈。常见的数据来源有NetFlow、sFlow、镜像端口（SPAN）、防火墙日志、代理服务器记录等。比如在核心交换机上配置端口镜像，把关键链路的流量复制到分析服务器，再用Wireshark或Suricata进行实时捕获。
如果资源有限，也可以从路由器导出NetFlow数据，通过ntopng这类工具做轻量级分析。重点是保证采集覆盖关键路径，比如出口防火墙、DMZ区、数据中心接入层。
interface GigabitEthernet0/1
description To-Core-Switch
ip flow ingress
ip flow egress上面这段配置就是在Cisco设备上启用NetFlow入口和出口统计，适合中小型网络环境。
建立基线行为模型
正常的行为是什么样？这是判断异常的前提。可以先花一周时间收集日常流量数据，观察每天的高峰时段、常用协议分布、主要通信对端IP。比如财务部门通常在上午9点到11点集中访问ERP系统，而研发团队经常连接GitHub和内部GitLab。
通过历史数据分析，能得出每个部门、每类终端的典型行为模式。一旦某个主机突然在凌晨大量连接外部IP，或者某台笔记本开始频繁发起DNS查询，就值得深入查看。
实施行为特征识别
真正的分析工作从这里开始。可以用ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）搭建日志分析平台，把防火墙、IDS、代理日志集中起来，按源IP、目的域名、请求频率做聚合。
比如发现一台PC在短时间内向超过50个不同域名发起HTTPS请求，且证书验证失败率高，很可能是感染了勒索软件前的C2探测行为。又或者某台手机设备持续向同一个IP发送小包UDP流量，结合时间规律，可能是被用于DDoS反射攻击。
关联上下文进行深度研判
单看流量本身容易误判。需要结合用户身份、设备类型、接入位置等信息交叉验证。比如市场部实习生用个人热点接入公司WiFi，其设备可能表现出不同于内网主机的行为模式，但这属于合理差异而非威胁。
再比如服务器区某Linux主机突然对外发起大量SSH连接，如果发生在运维窗口期，可能是批量更新脚本执行；但如果是在非工作时间，且目标IP分散在全球，就要考虑是否已被横向渗透。
输出可操作的响应建议
分析结果最终要落地到具体动作。发现异常后，应生成清晰的处置建议。例如：隔离特定MAC地址、阻断可疑IP的防火墙策略、通知用户查杀病毒、调整QoS优先级保障关键业务。
某次排错中，我们通过分析发现视频会议卡顿的根源并非带宽不足，而是某台NAS设备定时备份占用了全部上行链路。通过调整备份任务时间并设置限速，问题立即缓解。这就是行为分析带来的实际价值。