doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.06.022

中圖分類號(hào)：TP181；TP3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編碼：1672-7274（2025）06-0065-04

Interface Design of Complex Network Abnormal Behavior Detection System Based on Artificial Intelligence

ZHANG Tingting （ChifengVocational College of Applied Technology，Chifeng O24oo5，China）

Abstract： Inorder to meet therequirements of high efficiency，real-time performance，and accuracy in detecting abnormal behaviors in complex networks，a detection system interface based on hierarchical architecture and optimized algorithms is designed.By combining the improved LSTM Auto Encoder model and distributed computing technology，efcient processingand anomalydetection ofmillonsofnodedata have beenachieved.The results show that the system performs excelently in real-time， detection accuracy，and user interaction experience， with strong scalability and adaptability，providing technical support for intelligent management of complex networks.

Keywords： complex network; abnormal behavior detection; interface design; hierarchical architecture

0 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的迅速擴(kuò)張和復(fù)雜程度的不斷增加，網(wǎng)絡(luò)中的異常行為對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性和信息安全構(gòu)成嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。高效、精準(zhǔn)的異常行為檢測(cè)成為提升復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)管理能力的重要手段。現(xiàn)有方法在實(shí)時(shí)性、可擴(kuò)展性和檢測(cè)精度方面存在局限，難以滿足大規(guī)模、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的需求?；谙冗M(jìn)技術(shù)手段的界面設(shè)計(jì)，為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可視化監(jiān)控和智能化管理提供了新思路，對(duì)保障網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率和優(yōu)化資源調(diào)度具有重要價(jià)值。

1 系統(tǒng)需求分析

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)異常行為檢測(cè)系統(tǒng)需要滿足高效、準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)性的需求，同時(shí)兼顧用戶體驗(yàn)與系統(tǒng)的易用性。基于現(xiàn)有技術(shù)的分析，系統(tǒng)主要需求包括數(shù)據(jù)采集、處理及展示的高效協(xié)作。數(shù)據(jù)采集模塊需支持對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，處理能力達(dá)到百萬(wàn)節(jié)點(diǎn)規(guī)模，滿足公式 Td?0.1 s（數(shù)據(jù)延遲小于0.1s）的性能需求。異常檢測(cè)模塊需要結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法，支持多維特征分析，算法需滿足 F₁ -score不低于90% ，以保證檢測(cè)精度[]。交互界面要求直觀、高效，支持用戶快速定位問(wèn)題節(jié)點(diǎn)。系統(tǒng)還需滿足可擴(kuò)展性需求，如通過(guò)分布式計(jì)算框架（如Spark）應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)增長(zhǎng)。

2 系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)

2.1系統(tǒng)整體框架設(shè)計(jì)

采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，從底層到頂層依次為數(shù)據(jù)層、服務(wù)層、應(yīng)用層和表現(xiàn)層（見(jiàn)圖1）。數(shù)據(jù)層負(fù)責(zé)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集與存儲(chǔ)，采用分布式存儲(chǔ)架構(gòu)，支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理；服務(wù)層集成了核心的算法模型與業(yè)務(wù)邏輯，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、特征提取模塊和異常檢測(cè)模塊，其中異常檢測(cè)算法采用改進(jìn)的LSTM-AutoEncoder模型，通過(guò)引入注意力機(jī)制提升檢測(cè)準(zhǔn)確率，使 F₁ -score達(dá)到 93.5% ；應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)功能的封裝與組織，采用微服務(wù)架構(gòu)，確保系統(tǒng)的高可用性與可擴(kuò)展性；表現(xiàn)層則集中在用戶交互界面的呈現(xiàn)上，采用響應(yīng)式設(shè)計(jì)，支持多終端適配[2]。系統(tǒng)各層間通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口進(jìn)行通信，采用WebSocket技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)推送，確保數(shù)據(jù)傳輸延遲控制在0.1s以內(nèi)。

2.2用戶界面架構(gòu)設(shè)計(jì)

用戶界面架構(gòu)采用MVC設(shè)計(jì)模式的改進(jìn)版本MVVM（Model-View-ViewModel）模式，實(shí)現(xiàn)視圖層和業(yè)務(wù)邏輯層的解耦。視圖層采用組件化設(shè)計(jì)，將界面元素模塊化封裝，提高代碼的復(fù)用性和可維護(hù)性。數(shù)據(jù)綁定機(jī)制采用響應(yīng)式設(shè)計(jì)，通過(guò)Observable模式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與視圖的雙向綁定，確保界面狀態(tài)與底層數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)同步[3]。界面導(dǎo)航采用單頁(yè)面應(yīng)用（SPA）架構(gòu)，通過(guò)VueRouter實(shí)現(xiàn)路由管理，減少頁(yè)面切換開(kāi)銷。狀態(tài)管理采用Vuex集中式存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)組件間的高效通信。為適應(yīng)不同用戶角色的需求，界面采用自適應(yīng)布局，支持拖拽式組件配置，并引入主題管理機(jī)制，支持個(gè)性化界面定制。交互響應(yīng)時(shí)間通過(guò)異步加載和懶加載等技術(shù)優(yōu)化至 50ms 以內(nèi)，提升用戶體驗(yàn)。

2.3功能模塊界面設(shè)計(jì)

2.3.1數(shù)據(jù)監(jiān)控界面

數(shù)據(jù)監(jiān)控界面作為系統(tǒng)的核心展示窗口，采用分區(qū)塊的布局設(shè)計(jì)，主要包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流監(jiān)控區(qū)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湔故緟^(qū)、性能指標(biāo)展示區(qū)和告警信息預(yù)覽區(qū)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流監(jiān)控區(qū)采用大數(shù)據(jù)流式計(jì)算技術(shù)，通過(guò)WebGL技術(shù)實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)點(diǎn)的流暢渲染，支持?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新與回放。網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湔故緟^(qū)基于Force-Directed算法實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)自適應(yīng)布局，通過(guò)WebGPU技術(shù)加速大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的渲染，支持節(jié)點(diǎn)狀態(tài)、連接關(guān)系的實(shí)時(shí)展示。性能指標(biāo)展示區(qū)采用可配置的儀表盤(pán)形式，集成多種數(shù)據(jù)可視化組件，包括折線圖、柱狀圖、熱力圖等，支持多維度的性能指標(biāo)監(jiān)控。告警信息預(yù)覽區(qū)采用消息隊(duì)列機(jī)制，實(shí)時(shí)推送異常事件，支持告警等級(jí)分類展示和快速定位功能。

2.3.2異常檢測(cè)界面

異常檢測(cè)界面采用分析型布局，整合特征分析、模型監(jiān)控和結(jié)果展示三大功能區(qū)塊。特征分析區(qū)支持多維特征的實(shí)時(shí)可視化，采用改進(jìn)的t-SNE算法實(shí)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)的降維展示，通過(guò)交互式散點(diǎn)圖展示特征分布狀態(tài)（見(jiàn)圖2）。模型監(jiān)控區(qū)實(shí)時(shí)展示檢測(cè)模型的運(yùn)行狀態(tài)，包括模型參數(shù)、訓(xùn)練過(guò)程和預(yù)測(cè)結(jié)果，支持模型性能指標(biāo)的動(dòng)態(tài)調(diào)整。結(jié)果展示區(qū)采用多層次可視化方案，通過(guò)熱力圖展示異常程度分布，支持異常事件的時(shí)序回溯與空間定位。界面集成了智能分析助手，基于規(guī)則引擎和知識(shí)圖譜，提供異常原因推斷和處理建議。

2.3.3告警管理界面

告警管理界面采用統(tǒng)一的告警處理流程設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了告警的全生命周期管理。界面分為告警概覽、詳情分析和處理流程三個(gè)主要區(qū)域。告警概覽區(qū)采用多維度統(tǒng)計(jì)圖表，展示告警分布、處理狀態(tài)和趨勢(shì)分析；詳情分析區(qū)提供深度分析功能，通過(guò)關(guān)聯(lián)分析算法挖掘告警間的因果關(guān)系，支持告警聚類與根因定位；處理流程區(qū)實(shí)現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)化的告警處理流程，集成工單管理系統(tǒng)，支持告警升級(jí)、轉(zhuǎn)派和協(xié)同處理。界面還引入了智能報(bào)告生成功能，可自動(dòng)生成告警分析報(bào)告，并支持自定義報(bào)表模板。

2.3.4系統(tǒng)配置界面

系統(tǒng)配置界面采用模塊化配置理念，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)、算法模型、告警規(guī)則和用戶權(quán)限的統(tǒng)一管理[4]。參數(shù)配置區(qū)采用分層級(jí)的配置結(jié)構(gòu)，支持系統(tǒng)核心參數(shù)的動(dòng)態(tài)調(diào)整；算法模型配置區(qū)提供可視化的模型訓(xùn)練與部署界面，支持參數(shù)調(diào)優(yōu)和模型版本管理；告警規(guī)則配置區(qū)實(shí)現(xiàn)了可視化的規(guī)則編輯器，支持復(fù)雜規(guī)則的圖形化配置；用戶權(quán)限配置區(qū)采用RBAC模型，實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的權(quán)限控制。配置變更采用版本控制機(jī)制，支持配置回滾和審計(jì)追蹤。

2.4交互設(shè)計(jì)

系統(tǒng)交互設(shè)計(jì)遵循“簡(jiǎn)潔高效”的原則，采用扁平化的交互模式，通過(guò)手勢(shì)操作、快捷鍵和智能提示等多種方式優(yōu)化操作流程。導(dǎo)航系統(tǒng)采用面包屑導(dǎo)航與快速切換相結(jié)合的方式，支持多層級(jí)頁(yè)面的快速訪問(wèn)。數(shù)據(jù)操作采用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交互技術(shù)，通過(guò)3D可視化展示復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，支持節(jié)點(diǎn)拖拽、縮放和旋轉(zhuǎn)等操作。異常處理流程中引入智能工作流，通過(guò)上下文感知技術(shù)，預(yù)測(cè)用戶意圖并提供智能建議。系統(tǒng)響應(yīng)采用漸進(jìn)式加載策略，確保主要內(nèi)容優(yōu)先顯示，提升用戶體驗(yàn)。

2.5視覺(jué)設(shè)計(jì)

視覺(jué)設(shè)計(jì)采用現(xiàn)代簡(jiǎn)約風(fēng)格，建立統(tǒng)一的設(shè)計(jì)規(guī)范體系。色彩系統(tǒng)采用以藍(lán)色為主色調(diào)的配色方案，通過(guò)科學(xué)的色彩對(duì)比提升信息的可讀性。圖標(biāo)系統(tǒng)采用SVG矢量圖標(biāo)，確保在不同分辨率下的清晰顯示。布局系統(tǒng)基于柵格化設(shè)計(jì)，保證界面元素的對(duì)齊和間距統(tǒng)一。文字系統(tǒng)采用等寬字體顯示數(shù)據(jù)信息，襯線字體展示重要提示，無(wú)襯線字體用于普通文本，建立清晰的信息層級(jí)。動(dòng)效設(shè)計(jì)采用基于物理的動(dòng)畫(huà)系統(tǒng)，通過(guò)流暢的過(guò)渡效果增強(qiáng)操作反饋，提升用戶體驗(yàn)。

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測(cè)試

3.1開(kāi)發(fā)環(huán)境與工具

系統(tǒng)采用前后端分離的微服務(wù)架構(gòu)，開(kāi)發(fā)環(huán)境配置如下：前端基于Vue3.0框架，集成ElementPlusUI組件庫(kù)，采用TypeScript進(jìn)行開(kāi)發(fā)；后端采用SpringCloud微服務(wù)框架，使用Java17作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層采用分布式架構(gòu)，結(jié)合ApacheCassandra處理時(shí)序數(shù)據(jù)，Neo4j管理網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系，Redis提供緩存支持。計(jì)算框架采用ApacheSpark3.4進(jìn)行分布式計(jì)算，通過(guò)CUDA11.8實(shí)現(xiàn)GPU加速。開(kāi)發(fā)工具鏈包括WebStorm2023.2用于前端開(kāi)發(fā)，IntelliJIDEA2023.2用于后端開(kāi)發(fā)，Git實(shí)現(xiàn)版本控制，Jenkins實(shí)現(xiàn)持續(xù)集成與部署[5]。容器化部署采用Docker24.0與Kubernetes1.28構(gòu)建彈性伸縮的微服務(wù)集群，通過(guò)Istio1.19實(shí)現(xiàn)服務(wù)網(wǎng)格化管理，確保系統(tǒng)的高可用性與可維護(hù)性。

3.2關(guān)鍵功能實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)核心功能的實(shí)現(xiàn)主要圍繞異常檢測(cè)算法與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理展開(kāi)。異常檢測(cè)采用改進(jìn)的LSTM-AutoEncoder模型，通過(guò)引入多頭注意力機(jī)制提升模型對(duì)時(shí)序特征的捕獲能力。模型結(jié)構(gòu)采用編碼器-解碼器架構(gòu)，編碼器包含3層LSTM層（單元數(shù)分別為128、256、512），解碼器采用對(duì)稱結(jié)構(gòu)。注意力層采用8頭注意力機(jī)制，特征維度為64。模型訓(xùn)練采用Adam優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率設(shè)為0.001，批量大小為256，訓(xùn)練輪次為100。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理采用流計(jì)算架構(gòu)，通過(guò)Kafka實(shí)現(xiàn)消息隊(duì)列，數(shù)據(jù)處理延遲控制在 50ms 以內(nèi)。系統(tǒng)整合基于知識(shí)圖譜的智能分析引擎，通過(guò)Neo4j實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞拇鎯?chǔ)與查詢，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）實(shí)現(xiàn)異常傳播路徑的預(yù)測(cè)。

3.3界面展示

系統(tǒng)界面采用響應(yīng)式設(shè)計(jì)，通過(guò)Flexbox和Grid布局實(shí)現(xiàn)多終端適配。主要功能模塊的界面布局與交互流程如表1所示。界面配色采用科技藍(lán)為主色調(diào)（#1890FF），輔以深灰（#333333）和淺灰（#F5F5F5）構(gòu)建層次感。字體系統(tǒng)采用等寬字體RobotoMono展示數(shù)據(jù)。

3.4系統(tǒng)測(cè)試

3.4.1功能測(cè)試

功能測(cè)試采用黑盒測(cè)試方法，覆蓋系統(tǒng)所有核心功能模塊。測(cè)試用例總數(shù)達(dá)到847個(gè)，包括正常流程測(cè)試、異常流程測(cè)試和邊界條件測(cè)試。測(cè)試工具采用JUnit5進(jìn)行單元測(cè)試，Selenium實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化UI測(cè)試，接口測(cè)試使用Postman進(jìn)行。測(cè)試過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的主要問(wèn)題包括：大規(guī)模數(shù)據(jù)并發(fā)處理時(shí)的內(nèi)存溢出、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)滗秩究D、異常檢測(cè)算法在特定場(chǎng)景下的誤報(bào)等。通過(guò)優(yōu)化內(nèi)存管理策略、引入WebGL加速渲染、調(diào)整算法參數(shù)等方式，系統(tǒng)功能測(cè)試通過(guò)率達(dá)到 199.3%。

3.4.2可用性測(cè)試

可用性測(cè)試采用任務(wù)分析法和啟發(fā)式評(píng)估法相結(jié)合的方式，邀請(qǐng)30名不同背景的用戶參與測(cè)試。測(cè)試任務(wù)包括異常事件定位、告警處理、系統(tǒng)配置等核心操作流程。通過(guò)記錄用戶操作軌跡、錯(cuò)誤率、完成時(shí)間等指標(biāo)，評(píng)估系統(tǒng)的易用性。測(cè)試結(jié)果顯示：初級(jí)用戶完成核心任務(wù)平均時(shí)間為5分鐘，操作錯(cuò)誤率低于5% ；專業(yè)用戶配置高級(jí)功能的平均時(shí)間為8分鐘，滿意度評(píng)分達(dá)到4.5分（滿分5分）?；跍y(cè)試反饋，優(yōu)化了導(dǎo)航結(jié)構(gòu)、增加了智能提示，提升了操作效率。

3.4.3性能測(cè)試

性能測(cè)試主要關(guān)注系統(tǒng)在高并發(fā)、大數(shù)據(jù)量場(chǎng)景下的表現(xiàn)。采用ApacheJMeter進(jìn)行壓力測(cè)試，測(cè)試環(huán)境為8核CPU、32GB內(nèi)存的服務(wù)器集群。測(cè)試指標(biāo)包括響應(yīng)時(shí)間、吞吐量、CPU利用率、內(nèi)存占用等。在模擬100萬(wàn)節(jié)點(diǎn)、每秒10萬(wàn)條數(shù)據(jù)流的場(chǎng)景下，系統(tǒng)各項(xiàng)性能指標(biāo)如表2所示。

結(jié)束語(yǔ)

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)異常行為檢測(cè)系統(tǒng)的界面設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)展現(xiàn)了高效、實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的特性，為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的智能化管理提供了技術(shù)支撐。未來(lái)可進(jìn)一步優(yōu)化異常檢測(cè)算法的適用性和可擴(kuò)展性，探索在多領(lǐng)域復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的廣泛應(yīng)用，以提升系統(tǒng)的適應(yīng)能力和智能決策水平。

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