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基于图模型的受限网络检测算法研究的开题报告
一、研究背景
受限网络是指只让特定的用户或特定的计算机可以访问网络资源，其目的是保护网络资源的安全性和隐私性。然而，这种网络限制也给一些恶意行为者创造了侵入网络的机会，如“钓鱼”、“黑客攻击”等，这些行为严重危害网络的安全性。因此，研究如何检测受限网络中的恶意行为是非常必要的。
图模型是一种抽象的数学模型，可以用来表示一系列对象之间的关系，如人与人之间的联系，计算机之间的相互连接等。在网络安全领域，图模型也被广泛应用，如用于表示网络拓扑结构、攻击图等。基于图模型的受限网络检测算法具有结构清晰、易于理解等优点，因此受到越来越多学者的关注。
二、研究内容
本研究旨在探究基于图模型的受限网络检测算法，具体包括以下内容：
1.对受限网络的特点进行分析，掌握其限制访问的方式和方法。
2.分析现有的网络检测算法及其优缺点，提取其中基于图模型的算法，并进行分类。
3.提出一种基于图模型的受限网络检测算法，重点关注其图表示、恶意行为识别和检测等方面。
4.根据科学的实验方法构建实验环境，对算法进行验证和测试，分析并给出实验结果。
5.对算法进行改进和优化，提高其检测的准确率和鲁棒性。
三、研究意义
本研究将提供一种基于图模型的受限网络检测算法，可以在保证网络安全的前提下，更加高效地进行网络监控和恶意行为检测。同时，本研究具有以下意义：
1.丰富和完善基于图模型的网络检测算法研究，对该领域的发展有一定的推动作用。
2.为网络安全研究提供一种新的思路和方法，为相关领域研究提供一定的参考。
3.可以为企事业单位提供一种有效的网络监控和恶意行为检测的工具，提升网络安全管理能力。
四、研究方法
本研究采用以下研究方法：
1.文献综述法：对已有的相关文献进行综述，掌握该领域的研究热点、进展和不足，为本研究提供基础知识和方法。
2.理论研究法：对基于图模型的受限网络检测算法进行理论上的研究和探索，推算出算法设计和实现的理论方法。
3.实证研究法：根据科学的实验方法，构建实验环境，进行实验验证和测试，分析实验结果，并对算法进行改进和优化。
4.统计分析法：运用相关统计方法，对实验结果进行分析和总结，得出结论并提出建议。
五、预期结果
本研究预期结果如下：
1.收集并分析目前存在的受限网络检测算法，包括基于图模型的算法及其他算法。
2.设计并实现一种基于图模型的受限网络检测算法，该算法较之现有算法具有更高的检测准确率和鲁棒性。
3.利用实验结果，对该算法进行改进和优化，并得出结论，并提出未来研究方向。
六、研究进度安排
1.2022年9月-2022年12月：文献综述，分析已有的受限网络检测算法，并研究基于图模型的算法。
2.2023年1月-2023年3月：设计基于图模型的受限网络检测算法，实现代码，并构建实验环境。
3.2023年4月-2023年6月：对算法进行验证和测试，分析实验结果并进行改进和优化。
4.2023年7月-2023年8月：论文撰写，完成初稿，并对论文进行修改和完善。
5.2023年9月-2023年10月：论文答辩，撰写毕业论文，最终提交和答辩。
七、参考文献
[1]杨斌.基于图模型的网络攻击检测研究[D].北京:北京邮电大学,2017.
[2]陈愉城.受限网络中的钓鱼攻击研究[J].网络与信息安全学报,2021(2):59-67.
[3]王莹莹,孙华.基于图论算法的云环境钓鱼攻击检测方法[J].电子与信息学报,2020,42(4):1004-1012.
[4]杨振宇,薛志勇.基于攻击图的网络攻击后果评估方法[J].软件学报,2020,31(1):122-136.
[5]陈宣凤,苏琳,王贻芳.基于深度学习的钓鱼网站检测及识别[J].通信学报,2021,42(10):198-208.