在广域网内识别恶意扫描行为时，一种常用的技术是基于流量特征进行识别。恶意扫描通常具有连续性、规律性和频繁性的特点，而正常扫描往往是有明确目的、间断性的。因此，通过分析流量中的扫描频率、目的端口、源IP地址等特征，可以辨别出恶意扫描行为。
在广域网中，还可以利用异常检测技术来识别恶意扫描。异常检测能够基于历史数据建立正常行为模型，当检测到有违反模型的行为时，则可以判断为恶意扫描。通过监控广域网内的流量数据，及时发现异常扫描行为，有助于及早采取防御措施，保障网络安全。
除此之外，还可以利用黑白名单过滤来识别恶意扫描。管理员可以维护一个黑名单，里面包含已知的恶意扫描的特征信息，如恶意IP地址、恶意端口等。当监测到有流量与黑名单匹配时，即可判断为恶意扫描。同时，也可以建立一个白名单，只允许来自白名单中的IP地址进行扫描活动，有效减少恶意扫描的影响。
网络流量分析是识别恶意扫描的关键手段之一。通过对网络流量的实时监控和深度分析，可以识别出异常的扫描行为。恶意扫描往往具有明显的特征，如高频率、大规模、无效探测等，通过流量分析可以及时捕获这些特征，对恶意扫描进行识别。
在广域网内，还可以应用基于机器学习的方法来识别恶意扫描行为。可以通过对恶意扫描数据和正常扫描数据的深度学习，建立恶意扫描的模型，并对新的扫描行为进行实时检测和判断。机器学习技术的不断进步，为广域网内恶意扫描的识别提供了更加智能和高效的手段。
最后，结合多种技术手段，如流量特征分析、异常检测、黑白名单过滤以及机器学习等方法，可以更全面、更准确地识别广域网内的恶意扫描行为。不断提升网络安全防护能力，有效应对恶意扫描对网络造成的威胁。
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