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基于特征选择的轻量级入侵检测系统的任务书
一、任务简介
入侵检测系统是一种用于检测网络中非法活动的软件或设备。由于网络入侵者的攻击手段和方式不断变化，入侵检测系统也需要不断升级和改进。本项目旨在开发一款基于特征选择的轻量级入侵检测系统。
特征选择是机器学习中的一项重要技术，它可以从大量的特征中选取出最具有代表性和区分度的特征，从而实现更高效、更准确的分类和预测。基于特征选择的轻量级入侵检测系统将采用该技术，从网络数据中选取出最重要的特征，实现更快速、更精准地检测网络入侵行为。
二、任务目标
1.研究入侵检测系统的基本原理和分类方法，了解现有的入侵检测系统发展现状和存在的问题；
2.掌握特征选择的基本理论和常用方法，了解特征选择在机器学习中的应用；
3.设计并实现基于特征选择的轻量级入侵检测系统，包括数据预处理、特征选择、分类模型设计和性能评估等环节；
4.根据实验结果对系统性能进行评估和优化，提高检测准确率、降低误报率和漏报率等指标。
三、任务内容
1.入侵检测系统基本原理和分类方法研究
（1）概述入侵检测系统的定义、分类、原理和应用领域；
（2）掌握入侵检测系统中常用的数据集和评估指标；
（3）研究现有入侵检测系统的发展现状和存在的问题。
2.特征选择基本理论和方法研究
（1）概述特征选择的定义、分类、应用场景和常用方法；
（2）研究特征选择在机器学习中的作用和优劣；
（3）选定适合本项目的特征选择方法并进行优化。
3.基于特征选择的轻量级入侵检测系统设计与实现
（1）基于常用的数据集进行数据预处理、特征提取和特征选择；
（2）设计并实现分类模型，包括特征处理和分类器的训练和测试；
（3）优化模型参数和特征选择方法，提高系统性能；
（4）设计并实现系统界面，方便用户使用和操作。
4.性能评估与优化
（1）根据实验结果对系统性能进行评估和优化；
（2）采用ROC曲线和混淆矩阵等指标检测系统的准确率、召回率、AUC等性能表现；
（3）分析系统存在的问题，提出优化措施。
四、技术要求
1.掌握Python程序设计语言；
2.掌握机器学习和深度学习基本原理和方法；
3.熟悉常用的数据处理和分析工具和框架，如：Pandas、Numpy、Matplotlib等；
4.熟悉常用的机器学习和深度学习框架，如：Scikit-learn、Tensorflow等；
5.熟悉入侵检测系统常用的数据库和数据集。
五、任务时间
本项目的预计完成时间为3个月，其中：
第一阶段：1个月，完成系统设计和预处理等环节；
第二阶段：1个月，完成特征选择、分类模型设计和测试等环节；
第三阶段：1个月，完成系统性能评估和优化等环节。
六、成果要求
1.撰写实验报告，包括任务意义、研究现状、问题分析、设计实现、性能评估和结论等内容；
2.提交实现的入侵检测系统源码和演示视频；
3.提交实验数据和实验结果，包括ROC曲线、混淆矩阵、准确率、召回率、AUC等性能评估指标。
七、参考文献
[1]AnIntroductiontoIntrusionDetectionSystems(IDSs).DavidJ.Marchette.
[2]Anomaly-BasedIntrusionDetection.RyanCunningham,Udacity.
[3]SurveyofIntrusionDetectionSystemsBasedonDeepLearning.
[4]ASurveyofOutlierDetectioninNetworkIntrusionDetectionSystems.
[5]FeatureSelectionMethods:AReviewandComparativeStudy.