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基于聚类的DNSDDoS攻击检测与评估的开题报告
一、选题背景
随着互联网的发展，DNS（DomainNameSystem）已经成为人们使用互联网进行访问的重要组成部分。随之而来的问题就是DNS存在的安全隐患，其中一种最受关注的攻击方式就是DNSDDoS攻击。DNSDDoS攻击是一种通过攻击目标的DNS服务器来瘫痪网络服务的攻击方式，其攻击形式主要包括DNS请求洪流、DNS响应洪流、DNS区域传送攻击等。随着网络攻击技术的不断进步，DNSDDoS攻击已经成为网络安全的重要威胁之一。
现有的DNSDDoS攻击检测方法主要采用基于统计特征、基于深度学习、基于机器学习等方式进行检测。然而，这些方法往往依赖于已知的攻击特征，对于未知攻击的检测效果不高。因此，本课题拟采用聚类算法进行DNSDDoS攻击检测，基于聚类的方法具有对于未知攻击的检测效果更加准确的特点。同时，该方法能够提供更加详细的评估信息，帮助网络安全人员更好地应对DNSDDoS攻击。
二、研究内容和目标
本课题拟使用聚类算法进行DNSDDoS攻击检测，具体包括以下内容：
1.收集DNSDDoS攻击数据集，对攻击样本进行预处理，将DNS流量分解为时间序列数据。
2.研究常见的聚类算法，并选取适合本课题的算法进行研究。
3.基于聚类算法对DNS流量进行聚类，构建攻击检测模型。
4.通过实验对该方法进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标的评测以及ROC曲线的绘制。
5.探究该方法的可行性，尝试将该方法应用到实际的DNSDDoS攻击监测系统中。
三、研究方法和步骤
1.收集DNSDDoS攻击数据集：从公开数据集、网络流量捕获工具以及已有的数据集中获取DNSDDoS攻击样本。
2.数据预处理：将DNS流量数据分解为时间序列数据。
3.聚类算法研究：了解常见的聚类算法，并选取适合DNSDDoS攻击流量聚类的算法进行研究，如K-Means算法、DBSCAN算法、GMM算法等。
4.DNSDDoS攻击聚类模型构建：基于所选取的聚类算法，在训练数据集上进行聚类训练，得到DNSDDoS攻击聚类模型。
5.DNSDDoS攻击检测：对于测试数据集中的DNS流量，通过计算其与各个聚类中心的距离，将其分配到合适的聚类中心中，并进行攻击检测。
6.评估方法建立：通过测量准确率、召回率、F1值等指标来评估该方法的性能。
7.实验：通过实验对该方法进行评估，并绘制ROC曲线来评估模型的性能。
8.结论和总结：总结研究结果并提出改进方法。
四、研究意义和创新点
本课题基于聚类算法的DNSDDoS攻击检测方法对于未知攻击的检测效果更好，并为网络安全人员提供更加详细的评估信息。本课题的创新点主要包括以下几个方面：
1.将聚类算法应用到DNSDDoS攻击检测中，对于未知攻击的检测效果更高。
2.对于DNS流量的处理，提取时间序列特征，进一步提高了检测结果的准确性。
3.通过实验评估系统性能，并绘制ROC曲线，来评估检测效果的优劣。
五、进度安排
第一周：收集DNSDDoS攻击数据集，对攻击样本进行预处理，将DNS流量分解为时间序列数据。
第二周：研究常见的聚类算法，选定合适的算法进行研究。
第三周：对DNS流量进行聚类训练，构建攻击检测模型。
第四周：对该方法进行评估和实验，绘制ROC曲线等评估指标，并尝试将该方法应用到实际的DNSDDoS攻击监测系统中。
第五周：撰写课题论文，并根据指导老师的意见进行修改完善。