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基于异常检测的蜜罐系统的设计与实现的开题报告
一、选题背景与意义
机器学习技术在威胁检测和预防方面具有巨大的潜力。蜜罐一直被用作攻击者行为的监控和信息收集的工具。蜜罐是一种伪装成真实系统、服务、应用程序或网络的虚假系统，它主要用于监控攻击者的行为。蜜罐的其他目的包括：搜集威胁智能信号、监测攻击者的行为、了解攻击者的工具和战术、收集漏洞情报，而非人工分析或试图侵入真正的系统。在大多数情况下，攻击者很难分辨出真实系统和蜜罐系统之间的区别。因此，当攻击者尝试进入蜜罐时，蜜罐可以记录所有攻击行为。
传统的基于规则或基于特征工程的检测方法存在一些明显的局限性，效果很受限。然而，异常检测（AD）技术的兴起为蜜罐系统提供了一个有力的工具。通过对异常检测算法的应用，蜜罐可以自主学习攻击行为并进行检测，从而加强对网络安全的保护。
本论文主要采用异常检测技术，基于深度学习算法设计和实现一种新的蜜罐系统。本文提出了将自编码器（AE）技术用于异常检测的自动编码器异常检测系统（Autoencoderanomalydetectionsystem,AED）。AED是一种非监督学习的技术，可以使用没有标注的数据进行训练。AED不需要额外的特征工程来检测异常，只需要使用标准编码器进行自动编码器训练即可，AED可以通过学习正常样本并识别样本之间的非正常行为实现异常检测任务。
二、研究内容
本文主要研究基于自动编码器的蜜罐异常检测系统。本系统主要分为以下模块：
（1）蜜罐数据收集模块：本模块主要用于收集攻击者的行为，并生成蜜罐数据集。
（2）特征提取模块：本模块主要将原始数据转换为特征向量，以便用于训练深度自编码器。
（3）自编码器训练模块：本模块主要用于训练深度自编码器模型，从而将正常行为的模式编码，同步检测异常行为。
（4）异常检测模块：本模块主要用于将输入数据转换为特征向量，并使用已训练的自编码器模型识别异常行为。
（5）攻击分析模块：本模块主要对检测到的异常行为进行分析和可视化，以便安全分析人员进行下一步处理。
三、研究方法
（1）数据预处理：本系统收集的蜜罐数据集将进行预处理，获取有用的特征，用于自编码器的训练和后续的异常检测。
（2）模型训练：使用TensorFlow等深度学习框架训练一个深度自编码器模型，并从大量攻击样本中学习正常行为的模式。
（3）异常检测：使用已经训练过的自编码器来检测网络中的异常行为，并将其标记出来。
（4）分类分析：使用机器学习和统计工具，对检测到的异常行为进行分类和分析，识别出哪些行为是误报的，并且找到最有可能的攻击行为。
四、预期成果
本文的主要目标包括：
（1）设计并实现一个基于自动编码器的蜜罐异常检测系统；
（2）通过数据实验验证方法的有效性，验证其检测性能；
（3）与现有的蜜罐系统进行比较分析，评估研究成果与现有工作的优势和局限性。
五、论文结构
（1）第一章：绪论，包括研究背景和意义、研究内容和方法、论文结构等。
（2）第二章：相关工作，介绍常见的蜜罐技术和异常检测技术，并分析其局限性。
（3）第三章：自动编码器异常检测系统的设计与实现，包括数据预处理、深度自编码器的训练和异常检测等内容。
（4）第四章：实验结果与分析，使用已有的攻击样本对自动编码器进行训练，并对其检测性能进行评估。
（5）第五章：总结与展望，总结全文，归纳论文的研究成果和不足，提出下一步的研究方向。