基于Hadoop的全网络流量异常监测算法研究的开题报告.docx

基于Hadoop的全网络流量异常监测算法研究的开题报告
一、选题背景及意义
随着网络的普及和发展，网络安全问题也日益引起人们的关注。网络攻击已成为网络安全领域的重要问题。网络攻击手段多种多样，常用的攻击手段包括：拒绝服务攻击（DDoS）、端口扫描、网络蠕虫、恶意代码、黑客攻击等。在这些攻击手段中，DDoS攻击是目前网络攻击主要的形式之一。针对DDoS攻击，多种防御机制已被提出，如防火墙、入侵检测系统等。但是，随着攻击手段的不断更新和演进，传统的网络安全防御机制已不再足够有效，因此需要从技术上提升网络安全水平。
基于Hadoop的全网络流量异常监测算法研究，就是在这样的背景下面而提出来的一项研究工作。该研究的意义不仅在于针对DDoS攻击，提出一种全新的监测方法，而且在提升整个网络安全领域技术水平方面也将带来积极的作用。
二、研究内容及难点
本研究的主要内容是基于Hadoop的全网络流量异常监测算法，具体包括以下步骤：
1.对于网络流量数据，建立相应的数据模型，收集网络流量数据，建立数据仓库。
2.预处理阶段。主要包括数据清洗（如去除异常数据）、数据重构（如数据拆分、采样等）等步骤。
3.特征提取阶段。从网络流量数据中提取有效特征，例如，频率、持续时间、源IP、目标IP等。
4.特征降维。根据实际情况修改、合并部分特征，减少特征维度。
5.异常检测。利用机器学习、统计学、数据挖掘等方法建立异常检测模型，并对网络流量数据进行监控、分析，检测出异常流量。
该研究的难点主要有以下几点：
1.网络流量数据量大，难以高效处理。
2.如何选择合适的特征，建立有效的异常检错算法。
3.如何选择合适的机器学习、统计学、数据挖掘等方法，实现数据的异常检测。
三、研究方法
本研究将采取以下的研究方法：
1.选择一些主要的网络行为特征，对网络流量数据进行特征提取。
2.基于Hadoop平台开发并行流量分析框架，实现网络流量数据收集、存储、处理、分析等功能。
3.对不同机器学习算法进行评价，选择合适的算法，实现数据的异常检测。
四、研究进度安排
本研究预计完成时间为一年。进度安排如下：
第一阶段：网络流量数据预处理（1-2个月）
主要完成网络流量数据获取、清理、重构等操作。
第二阶段：数据特征提取和降维（2-3个月）
针对数据特征提取和降维问题开展实验研究。
第三阶段：异常检测模型建立（2-3个月）
根据已提取的特征数据，开展基于机器学习、统计学、数据挖掘等方法的实验研究，构建异常检测模型。
第四阶段：系统开发和测试（2个月）
在Hadoop平台上进行系统开发，完成整个系统的测试和性能分析。
第五阶段：论文撰写（1个月）
完成论文的撰写和格式修订。
五、预期成果
本研究的预期成果包括：
1.构建一个基于Hadoop并行框架的网络流量异常监测系统，提高对全网流量数据的实时监控能力。
2.通过特征选择和降维，挖掘网络流量数据中的潜在信息，快速发现网络攻击行为。
3.通过算法评价和实验结果分析，提出一种高效、准确的异常检测算法。
4.发表相关的研究论文，促进网络安全领域技术的发展和应用。