用途：通过分析历史 NetFlow/IPFIX 数据，建立正常通信模式的统计画像，帮助 SOC 分析师发现数据外泄峰值、信标行为和异常端口使用等偏离。
主要能力：从 CSV 或 JSON 导出中读取 NetFlow v5/v9 或 IPFIX 记录；计算按小时和按天的流量量分布（字节、数据包、流数）；构建每源 IP 基线画像，含均值、中位数、标准差；计算协议与端口分布基线；应用 z-score 异常检测识别统计离群点；用 IQR 阈值标记可疑流；生成含异常告警的基线报告。
使用方式：需准备 NetFlow/IPFIX 流数据（CSV 或 JSON 导出）、Python 3.8+ 及 pandas、numpy 库，建议至少 7 天历史数据。步骤为：读取记录、计算小时/天分布、构建每源 IP 画像、计算协议与端口基线、应用 z-score、标记超 IQR 阈值流、生成报告。
适用场景：部署或配置网络流量基线能力、建立符合合规要求的安全控制、改进该领域安全架构、开展需要此实现的安全评估。
限制：资料未提供具体安装命令、代码示例、价格或平台支持信息；效果取决于历史数据质量与时长。