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基于改进的FP树算法的网格入侵检测模型的任务书
一、研究背景与意义
近年来，随着互联网技术的不断发展，网络攻击事件频繁发生，对网络安全提出了更高的要求。网格入侵检测是保障网络安全的重要手段之一。它通过对网络数据流进行实时监测和分析，检测出异常数据流和攻击数据流，及时采取相应措施，保护网络安全。
FP树算法是目前常用的网格入侵检测算法之一。但是，传统的FP树算法存在扫描数据集多次、存储大量数据等问题，影响了算法的效率。因此，基于改进的FP树算法成为当前研究的热点之一。
本课题旨在研究基于改进的FP树算法的网格入侵检测模型，并探索适用于该模型的网络攻击检测技术，提高网络安全水平。
二、研究内容
（1）分析FP树算法的原理及其存在的问题，研究基于改进的FP树算法。
（2）设计网格入侵检测模型，探究采用改进的FP树算法进行入侵检测的实现方法。
（3）采集网络数据流，建立数据集，对所设计的模型进行实验验证，并比较分析模型的检测准确率和效率等指标。
（4）研究网络攻击的类型及特征，探索适用于所设计模型的网络攻击检测技术。
三、研究方案
（1）分析和总结FP树算法的原理及其存在的问题，研究改进算法的思路和方案。
（2）设计网格入侵检测模型，包括数据采集、数据处理、特征提取、模型构建等环节。
（3）采集网络数据流，建立数据集，完成实验验证，比较分析所设计模型的检测准确率和效率等指标。
（4）研究网络攻击类型及特征，探索适用于所设计模型的网络攻击检测技术，提高模型的检测效果。
四、预期成果
（1）具有较高准确率和效率的基于改进的FP树算法的网格入侵检测模型。
（2）一套适用于所设计模型的网络攻击检测技术。
（3）一篇相关领域的高水平学术论文。