基于扩展D-S证据融合算法的网络异常入侵检测研究的任务书.docx

基于扩展D-S证据融合算法的网络异常入侵检测研究的任务书
任务简介：
网络异常入侵检测是保护网络安全的重要措施之一。针对当前网络安全风险的不断提升，需要不断优化并改进网络异常入侵检测系统。本次课程设计旨在通过基于扩展D-S证据融合算法的网络异常入侵检测研究，探究如何提高网络安全防范水平。
任务要求：
1.针对网络异常入侵检测相关技术进行深入学习及研究，掌握常见的入侵检测方法和技术。
2.探究扩展D-S证据融合算法的原理及流程，了解其在入侵检测中的应用。
3.收集网络异常入侵检测数据集，将数据进行预处理，并采用扩展D-S证据融合算法进行分析和检测，最终得到异常检测结果。
4.通过实验分析，比较扩展D-S证据融合算法与其他检测方法的准确率、召回率、F1值等评价指标，并提出优化建议。
5.整理实验结果及分析过程，撰写课程设计报告。
参考资料：
1.《入侵检测系统与安全技术》
2.《网络安全技术与实践》
3.《机器学习与数据挖掘：实用案例解析》
4.《信息安全概论》
备注：
本次课程设计需要涉及编程实现，建议使用Python语言及相关库实现。在实验过程中，需要注重数据安全和隐私保护，不得滥用或泄露相关数据。