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基于增量式GHSOM神经网络的入侵检测方法研究与实现的开题报告
一、选题背景
网络攻击和计算机病毒愈发猖狂，网络安全问题一直是影响信息社会的关键问题之一。入侵检测技术作为保障网络安全的重要手段，对于网络防御和保护至关重要。随着网络技术的不断更新，传统的入侵检测技术已经无法满足复杂和多变的网络环境下入侵检测的需求，因此需要采用更加高效且准确的入侵检测方法。
二、研究内容
本研究将应用基于增量式GHSOM神经网络的入侵检测方法，主要包括以下研究内容：
1.分析和研究入侵检测技术的现状及发展趋势。
2.研究GHSOM神经网络的原理和方法。
3.借助GHSOM神经网络的特点，设计并实现增量式GHSOM神经网络的入侵检测方法。
4.实现入侵检测系统并开展实验评估，与其他入侵检测方法进行对比分析。
三、研究意义
1.提高网络安全防护水平，保障社会信息安全。
2.基于增量式GHSOM神经网络的入侵检测方法能够对网络入侵实时检测，具有高效、准确、快速的特点。
3.研究结果具有一定的理论和实际参考价值，对于相关领域研究和工程实践具有指导意义。
四、研究方法
本项目采用实践与理论相结合的方法，主要分为以下步骤：
1.研究现有的入侵检测技术并总结其特点。
2.研究并了解GHSOM神经网络的原理和方法。
3.基于GHSOM神经网络的特点，设计并实现增量式GHSOM神经网络的入侵检测方法，包括数据预处理、特征选择、模型训练等步骤。
4.实现入侵检测系统，开展实验评估，并得出评估结果。
五、预期结果
1.设计并实现出基于增量式GHSOM神经网络的入侵检测方法。
2.实现出入侵检测系统，并开展实验评估。
3.实验评估结果将与其他入侵检测方法进行对比分析，评估其性能和应用效果。
六、进度安排
|时间|进展情况|
|:----:|:----:|
|2022年3月|完成调研和文献阅读|
|2022年4月|确定研究方法和方案|
|2022年5月~2022年6月|研究GHSOM神经网络的原理和方法|
|2022年7月~2022年9月|设计并实现增量式GHSOM神经网络的入侵检测方法|
|2022年10月~2022年12月|编写入侵检测系统并开展实验评估|
|2023年1月~2023年2月|分析评估结果，写成论文|
|2023年3月|完成论文初稿|
七、参考文献
[1]HanS,ChiangC,WeiW,etal.Deeplearningfornetworkintrusiondetection:Areview[J].IEEEAccess,2019,7:147435-147454.
[2]WangJ,HuangK,ZhangY,etal.Asurveyondeeplearningforbigdata[J].InformationFusion,2020,57:79-99.
[3]ZhangY,LiW,DotyD,etal.Asurveyondeeplearningforcybersecurity:Aninterdisciplinaryreview[J].InformationFusion,2020,63:1-27.
[4]AhmadianA,KeshavarzH,MiriA,etal.GeneexpressiondataclassificationusinganoveldeepspikingneuralnetworkbasedonGHSOM[J].Neucomputing,2020,391:348-361.
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