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基于GPU的网络流量特征提取并行算法设计与实现的开题报告
一、研究背景及意义
随着互联网的快速发展，网络攻击事件层出不穷，对网络安全的保护成为一项重要的任务。其中，网络流量特征提取是网络入侵检测系统中的关键技术之一。传统的网络流量特征提取方法大多采用CPU计算，计算速度慢、效率低、无法处理大规模网络流量数据的缺点成为瓶颈，而基于GPU的并行计算技术可以有效地提高计算速度和效率，同时也可以处理大规模网络流量数据。因此，研究基于GPU的网络流量特征提取并行算法具有重要的理论与应用价值。
二、研究内容
本研究将重点研究基于GPU的网络流量特征提取并行算法设计与实现。具体内容包括以下几个方面：
1.分析网络流量特征提取的常用算法，并比较传统CPU计算和GPU并行计算的优劣；
2.基于GPU的并行计算技术，设计网络流量特征提取的并行算法框架；
3.针对网络流量特征提取中的关键问题，如特征的选取、分类算法的设计等，进行优化和改进，保证提取的特征准确、具有一定的鲁棒性；
4.实现并行算法并进行性能测试，验证并行算法的有效性和可扩展性。
三、研究方法
本研究将采用以下研究方法：
1.理论分析法：通过对网络流量特征提取常用算法和GPU并行计算技术进行理论分析，确定算法的基本框架和关键技术点；
2.设计方法：根据已有的理论研究，采用并行计算技术，设计出符合网络流量特征提取要求的并行算法框架；
3.优化方法：为保证提取特征的准确性和鲁棒性，对算法中的优化问题进行研究，如特征选取、分类算法设计等；
4.实验验证法：通过实现算法，并进行性能测试，验证算法的有效性和可扩展性。
四、预期成果
本研究预期的主要成果有以下几个方面：
1.设计一种基于GPU的网络流量特征提取并行算法框架；
2.优化并行算法中的关键问题，如特征选取、分类算法设计；
3.实现并行算法，并进行性能测试，验证算法的有效性和可扩展性；
4.发表相关学术论文，做出报告，并分享实验数据及算法代码。
五、研究的重点和难点
本研究的重点和难点分别是：
1.设计一种基于GPU的网络流量特征提取并行算法框架；
2.优化并行算法中的关键问题，如特征选取、分类算法设计；
3.实现并行算法，并进行性能测试，验证算法的有效性和可扩展性。
六、研究进度安排
本研究计划分为以下几个阶段：
1.阶段一（2021年6月~2021年7月）：文献综述、GPU并行计算技术调研；
2.阶段二（2021年8月~2021年9月）：网络流量特征提取算法设计与优化；
3.阶段三（2021年10月~2022年1月）：基于GPU的网络流量特征提取并行算法实现和性能测试；
4.阶段四（2022年2月~2022年3月）：论文写作和实验数据及代码整理。