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基于决策树的快速网络入侵检测系统的任务书
一、项目背景
网络作为当前信息化时代的核心，已经成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。然而，随着网络的不断发展和普及，网络安全问题在逐渐增加。每年都有大量的网络攻击事件发生，网络安全已经成为全球关注的焦点之一。因此，网络安全检测系统的研发要求逐渐提高，成为了当前网络安全领域研究的重点之一。
目前，网络安全检测主要包括入侵检测和漏洞扫描。入侵检测是指通过监测网络中的数据流量，检测是否有异常数据或非法访问行为。漏洞扫描则是扫描网络中的漏洞，识别潜在威胁并提供修复建议。本项目针对网络入侵行为进行检测。
二、项目内容
本项目致力于开发一款基于决策树的快速网络入侵检测系统。该系统将以智能算法为核心，借助决策树技术对网络入侵行为进行分析和识别，提高网络安全检测的准确性和及时性。
具体实现方法如下：
1.收集网络流量数据，并对网络流量数据进行预处理。
2.建立决策树模型。利用数据挖掘技术，借助数据集中的数据信息，构建决策树模型，并利用决策树模型进行入侵检测。
3.加入自适应学习机制。该功能将根据系统运行情况不断更新模型，提升系统效果。
4.建立可视化的Web界面。让用户直观地获取系统检测结果，提高用户使用的便利性。
三、项目deliverables
1.基于决策树的网络入侵检测算法原型。
2.能够提供训练数据的相关数据集。
3.实现了基本功能的可运行版本的系统。
4.详细的开发文档，包括源码和设计说明。
5.系统的用户手册和技术文档。
四、参考文献
1.Ding,R.,Xu,Z.,&Zheng,M.(2016).Amachine-learningapproachfortheintrusiondetectionsystembasedondecisiontree.JournalofComputers,11(6),529-537.
2.Pamungkas,S.,&Wijaya,F.(2021).AScalableDecisionTreeApproachforDetectingNetworkIntrusions.IEEEAccess,9,80547-80562.
3.Fan,L.,Ling,H.,&Wu,Q.(2018).AnewnetworkintrusiondetectionapproachbasedonBPneuralnetwork.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,9(6),1755-1763.