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基于神经网络入侵检测模型的研究的开题报告
一、研究背景
随着互联网的不断发展，网络安全问题越来越受到重视。其中，入侵检测是保障网络安全的关键技术之一。目前，入侵检测主要有两种方法：基于特征的方法和基于机器学习的方法。基于特征的方法需要人工提取网络流量的特征，然后利用规则匹配等方法进行分析，但难以应对新出现的攻击，且依赖于专业人员的经验。而基于机器学习的方法可以自动学习网络流量的特征，适应新的攻击，并且可以实现智能化的入侵检测。近年来，神经网络在机器学习领域中表现出了强大的能力，在入侵检测领域也有广泛的应用。
二、研究目的和意义
本研究旨在基于神经网络模型，构建一种高效准确的入侵检测模型，提升网络安全保障水平。具体目的如下：
1.研究网络流量特征提取方法，确定入侵检测所需特征。
2.构建神经网络模型，利用流量特征训练模型，实现入侵检测。
3.评估模型的准确性、鲁棒性和实用性，对模型进行调优。
三、研究内容和方法
1.研究网络流量特征提取方法
本研究将通过分析常见网络攻击的流量特征，确定入侵检测所需的重要特征。同时，将研究特征提取方法，包括统计学特征、时序分析特征及频域分析特征等。最终提取得到具有代表性的特征集，为下一步的入侵检测提供数据基础。
2.构建神经网络模型
本研究将基于深度学习技术，构建神经网络模型。首先，将对网络流量数据预处理，包括数据清洗、归一化等操作，以提高模型的训练效果。然后，将利用深度学习技术，构建神经网络模型，并利用全连接层、卷积层、池化层等组合方式，提高模型的性能。最后，对训练好的模型进行测试和优化，提升其准确性和鲁棒性。
3.评估模型的准确性、鲁棒性和实用性
本研究将利用已有的网络流量数据集，对构建的神经网络模型进行测试，评估其在不同攻击类型的入侵检测准确性。同时，研究模型的鲁棒性，即对于未知的攻击类型，模型是否具有一定的适应能力。最终，评估模型的实用性，从模型的可操作性、效率等角度出发，对模型进行调优以实现更好的实用性。
四、预期成果和意义
1.一个基于神经网络的入侵检测模型，在公开数据集上实现较高的准确率和鲁棒性。
2.对网络流量特征提取方法进行研究，形成具有实用性的特征提取方法。
3.为入侵检测领域的研究提供一种新的思路和方法，拓展入侵检测的应用领域。
4.为企业和个人提供一种有效、高效的入侵检测解决方案，提高网络安全保障水平。
五、研究计划
1.前期准备（2周）：研究已有的相关技术文献，进行技术调研和分析。
2.研究网络流量特征提取方法（4周）：分析常见的流量特征，确定入侵检测所需特征，研究特征提取方法并提取合适的特征。
3.构建神经网络模型（8周）：根据已提取的特征，构建神经网络模型，进行模型训练和优化。
4.模型测试与优化（4周）：对构建的神经网络模型进行测试，对模型进行优化以提升其准确性、鲁棒性和实用性。
5.论文撰写和实验报告制作（4周）：总结研究成果，撰写论文，并制作实验报告。
六、参考文献
1.曹学锟,赵晓琳.网络入侵检测技术研究综述[J].安全与通信技术,2018,1(1):23-28.
2.李国亮,聂玉琴,李志舜.基于神经网络的流量入侵检测研究[J].计算机应用研究,2020,37(5):1130-1135.
3.谷丰,陈超,罗永正.基于深度学习的网络流量入侵检测[J].计算机与数字工程,2018,46(3):547-550.
4.Malhotra,R.,Vig,L.,Shroff,G.etal.LSTM-basedencoder-decoderformulti-sensoranomalydetection.Sensors17,2086(2017).
5.Zhang,Q.,Luo,Y.,Zhu,X.etal.Automaticnetworkintrusiondetectionbasedondeepfeatures.Comput.Netw.114,84–93(2017).