随着信息技术的迅猛发展，人们使用各种公开网站及系统的次数逐渐增多，遭受的网络攻击也变得更加频繁。在此情况下，继续沿用传统的统计方式分析网络攻击情况，无疑会给网络安全管理员带来巨大的工作量。为解决这一问题，文章基于新一代防火墙提出了一种综合方法，通过运用多种数据分析技术，如统计分析、机器学习和数据挖掘等技术，实现了全面深入的网络攻击分析，提高了预警的准确性和实时性。最后在实验环境下，选用不同威胁检测算法进行了对比实验，并通过数据分析和可视化呈现了攻击类型分布和趋势分析结果。
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