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基于聚类的入侵检测方法研究的中期报告
中期报告：基于聚类的入侵检测方法研究
一、研究背景
网络入侵已经成为当今互联网时代中的重大安全隐患，因此有效的入侵检测对于保障网络安全具有极其重要的意义。传统的入侵检测技术主要基于模式识别和统计学方法，这些方法主要针对已知的攻击形式进行检测，效果受到了很大的限制，而针对未知的攻击方式，传统技术的效果就更低了。因此，需要一种可以自适应地学习新的攻击方式的入侵检测方法，聚类方法可以通过学习网络流量数据的特征，识别多种攻击形式，具有很大的研究价值。
二、研究内容
1.研究聚类方法在入侵检测中的应用
本研究主要围绕聚类技术在入侵检测中的应用进行研究。聚类技术可以通过学习数据的特征，识别多种攻击形式。本研究将采用K-means聚类方法对网络数据进行分类，并与传统的入侵检测技术进行对比，验证聚类方法在入侵检测中的有效性。
2.构建入侵检测数据集
为了验证入侵检测的可行性，本研究需要构建一个合适的入侵检测数据集。本研究将在已有的入侵检测数据集的基础上，进一步深入挖掘数据，整理相关特征，最终建立起适合聚类技术的数据集。
三、研究难点
1.数据预处理技术
聚类方法对数据的质量有较高的要求，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗，数据规范化，以及数据降维等操作。在数据预处理中，需要考虑到不同的攻击类型之间的差异性，以及数据稀疏性等问题。
2.聚类算法优化
聚类方法本身存在着一些缺陷，例如容易陷入局部最优解等问题。因此，本研究需要对聚类算法进行优化，找出最优的参数。
3.模型评估指标的选择
本研究需要选择合适的入侵检测模型评估指标。因为评估指标会直接影响到入侵检测模型的评估结果，从而对模型的结果产生影响。
四、研究计划
1.文献调研
预计时间：1周
主要任务：对聚类方法在入侵检测中的应用进行深入学习，了解目前国内外的研究进展，查阅相关文献，确定聚类算法和评估指标。
2.数据集构建
预计时间：4周
主要任务：从现有的入侵检测数据集中，提取出特征，并进行数据清洗、降维等操作，最终建立起适合聚类技术的数据集。
3.模型设计与实现
预计时间：10周
主要任务：基于聚类算法，设计入侵检测模型，并实现该模型，尝试解决模型中的一系列问题，如参数优化，聚类中心的选择等。
4.实验分析与结果总结
预计时间：2周
主要任务：根据已构建的入侵检测数据集，对模型进行实验验证，选定评估指标进行模型性能评估，提出改进方案，最终对实验结果进行分析和总结。
五、参考文献
[1]赖宇玲,周慧波,潘军.大规模数据中基于K-Means聚类的入侵检测方法研究[J].计算机应用,2020,40(3):683-687.
[2]朱强,王勇华,王泉永,等.基于KMeans聚类的网络入侵检测方法[J].计算机科学,2015,42(5):195-200.
[3]RomanoFM,CitraroS,GiordanoS,etal.ClusteringNetworkFlowsforIntrusionDetection[J].IEEETransactionsonnetworkandservicemanagement,2017,14(1):42-55.