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基于时间序列的网络异常流量发现模型研究与实现的开题报告
一、研究背景与意义
网络流量分析是网络安全监测中不可缺少的部分。网络异常流量指的是与正常流量相反或不同的数据流。当发生网络异常时，它通常会影响网络系统的性能和安全，并有可能导致故障、停机和数据泄露等问题。许多研究人员已经致力于寻找网络异常流量的方法，并设计了许多模型和算法。
本文研究的是基于时间序列的网络异常流量发现模型，着重探讨如何通过时间序列分析方法进行异常检测，以提高网络安全和性能。
二、研究内容和目标
本文研究的主要内容和目标如下：
1.分析和总结已有的网络异常流量检测模型，并比较各个模型的优缺点；
2.基于时间序列数据建立网络异常流量的模型，分析其理论基础和算法；
3.基于现实网络环境中的数据，实现模型的验证和性能测试；
4.分析和总结实验结果，并针对性地提出改进模型的建议。
三、研究方法和思路
本文将采用以下方法和思路：
1.阅读大量已有的网络异常流量检测模型的文献，并进行综述和比较；
2.确定使用时间序列分析作为异常检测方法，并对时间序列算法进行学习和研究；
3.选择比较典型、常见的数据集进行测试和实验；
4.分析实验结果并提出改进模型的建议。
四、可行性分析
本文所研究的网络异常流量模型在实践中已经被广泛应用，并已经有了丰富的实验数据。因此，本文的研究目标和方法是可行的。
五、预期成果和意义
本文预期实现基于时间序列的网络异常流量发现模型，并进行实验验证和比较。通过实验数据分析和结果总结，我们可以为网络安全社区提供一种新的、准确的异常检测方法，以提高网络的安全性和性能。
六、研究计划
本文的研究计划如下：
1.研究前期：进行文献综述和比较，选择合适的时间序列模型，并学习时间序列分析的基础知识；
2.研究中期（1-3周）：收集网络异常流量数据集，进行数据预处理，建立网络异常流量检测模型，并进行实验验证；
3.研究后期（4-6周）：分析实验数据并撰写论文，并提出改进模型的建议。
4.论文撰写期（7-8周）：根据实验数据和分析结果，写出正式的研究论文，包括研究内容、方法、实验结果等。
七、总结
本文主要研究基于时间序列的网络异常流量发现模型，旨在提高网络安全性和性能。我们将采用时间序列分析方法进行异常检测，并对实验结果进行分析总结，并提出改进模型的建议。最终，我们希望能够为网络安全领域提供一种新的、有效的异常检测方法。