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基于KNN-SVM网络入侵检测技术的应用研究的开题报告
一、研究背景及意义
近年来，随着高速发展的信息技术、网络技术和互联网的广泛应用，网络安全问题越来越受到人们的关注。网络攻击、病毒侵入、黑客入侵等安全威胁不断增加，给网络安全带来了巨大的挑战。因此，网络入侵检测技术成为确保网络安全的重要手段。
目前，常用的网络入侵检测技术包括基于特征的入侵检测技术和基于行为的入侵检测技术。其中，基于特征的入侵检测技术主要利用特征匹配或模式识别方法来识别一些已知的攻击类型，但该方法无法发现以前未知的攻击类型。而基于行为的入侵检测技术更侧重于检测异常行为，可以识别多种攻击类型。
在这里，本文提出一种基于KNN-SVM（K-nearestneighborsupportvectormachine）网络入侵检测技术，它通过结合邻居分类算法和支持向量机算法，可以在减少计算量的同时，提升网络入侵检测的准确率和效率。该方法具有简单、快速、高效和准确的特点。
二、研究内容
1.研究KNN-SVM网络入侵检测技术的基本理论和算法。
2.基于KDDCup99数据集，开展实验探究KNN-SVM网络入侵检测技术的优势和不足之处。
3.改进KNN-SVM网络入侵检测技术，提高其检测准确率和效率。
4.与其他网络入侵检测方法进行比较，分析KNN-SVM网络入侵检测技术的优缺点，并提出改进和优化的方案。
三、研究方法
1.理论研究：对KNN算法、SVM算法和网络入侵检测技术的基本理论与相关文献进行综述和分析，确定研究思路和方法。
2.实验研究：选择KDDCup99数据集进行实验，分析KNN-SVM网络入侵检测技术的性能和效果，并对其进行改进和优化。
3.数据处理：对数据进行清洗和预处理，并挖掘其中的模式和特征。
4.算法实现：利用Python编程语言，实现KNN算法和SVM算法，构建KNN-SVM网络入侵检测模型，并进行模型验证和分析。
四、研究计划
时间安排：
PhaseI：理论研究和文献综述（1个月）
PhaseII：数据处理和模型构建（2个月）
PhaseIII：算法实现，模型验证和分析（2个月）
PhaseIV：撰写论文，完成论文答辩（1个月）
研究内容安排：
第1个月：研究KNN-SVM网络入侵检测技术的基本理论和算法。
第2-3个月：选择KDDCup99数据集，分析KNN-SVM网络入侵检测技术的性能和效果。
第4-5个月：改进KNN-SVM网络入侵检测技术，提高其检测准确率和效率。
第6个月：与其他网络入侵检测方法进行比较，分析KNN-SVM网络入侵检测技术的优缺点，并提出改进和优化的方案。
第7个月：撰写论文，准备答辩。
五、预期成果
1.实现KNN-SVM网络入侵检测技术，并在KDDCup99数据集上验证其性能和效果。
2.探索KNN-SVM网络入侵检测技术的优缺点，提出改进和优化的方案。
3.发表一篇高水平的学术论文，并参加论文答辩。