基于免疫原理的入侵检测系统的研究的开题报告.docx

基于免疫原理的入侵检测系统的研究的开题报告
题目：基于免疫原理的入侵检测系统的研究
一、研究背景与意义
随着互联网的不断发展和普及，计算机在生活、工作中的应用越来越广泛。但与此同时，网络攻击也在不断增多，网络安全问题日显严重。入侵检测系统作为网络安全的重要组成部分，是为了识别和防御网络攻击而存在的。传统的入侵检测系统主要基于特征匹配或规则的方法，但是这些方法难以处理新颖的攻击行为。因此，基于免疫原理的入侵检测系统成为了当前研究的热点之一。
二、研究内容与方法
本研究旨在设计一种基于免疫原理的入侵检测系统，通过模拟免疫系统的特点和机制来识别异常的网络流量和攻击行为。具体的研究内容包括以下几个部分：
1.总体架构设计：设计基于免疫原理的入侵检测系统的总体架构，包括输入源、预处理、特征提取、分类器等模块的设计。
2.特征提取：根据免疫系统的特点，结合统计学方法和机器学习技术，提取网络流量中的重要特征，用于后续分类器的分类和训练。
3.分类器设计和训练：设计基于决策树、支持向量机等分类器的入侵检测算法，通过对提取的特征进行训练与分类，实现对异常流量和攻击行为的检测。
4.实验验证：通过对公开数据集的实际测试和验证来评估该系统的性能，并比较其与传统入侵检测系统的差异。
三、研究预期目标
本研究旨在设计一种基于免疫原理的入侵检测系统，通过模拟免疫系统的机制来提高系统的灵敏度和准确率，从而实现更加高效的入侵检测。该研究预期达到以下目标：
1.设计一种基于免疫原理的入侵检测系统的总体架构，包括输入源、预处理、特征提取、分类器等模块的设计。
2.提出一种新颖的基于免疫原理的特征提取方法，提高网络流量异常的识别准确率。
3.设计并实现基于决策树、支持向量机等分类器的入侵检测算法，实现对异常流量和攻击行为的检测。
4.通过对公开数据集的实际测试和验证来评估该系统的性能，分析其与传统入侵检测系统的差异，并证明其有效性。
四、研究进度安排
1.2021年6月至2021年9月：研究文献资料，理论研究；
2.2021年10月至2022年1月：完成入侵检测系统总体架构设计，完成对特征提取方法的提出与实现；
3.2022年2月至2022年4月：完成分类器设计和训练；
4.2022年5月至2022年7月：完成系统的集成和测试；
5.2022年8月至2022年9月：撰写论文，准备答辩。
五、研究参考文献
1.ChouchaneA.,BoutabaR.(2018).AnImmunologicalApproachforIntrusionDetectionSystems.IEEE/ACMTransactionsonNetworking,26(6),2846–2860.
2.Li,T.,Gao,S.,Wang,Y.,&Gao,H.(2020).Anovelintrusiondetectionsystembasedonimmuneclonalevolutionalgorithm.InternationalJournalofCommunicationSystems,33(2),e4038.
3.Shi,M.,Wang,N.,&Wu,J.(2019).AnImmuneClonalSelectionAlgorithmBasedonNEF-ClassificationforIntrusionDetection.JournalofAppliedMathematics,StatisticsandInformatics,15(2),45-53.
4.Patil,A.S.,&Rao,S.S.(2018).IntrusionDetectionSystemBasedontheImmuneSystem:ASurvey.InternationalJournalofComputerApplications,182(31),11-21.
5.Raza,S.,Kim,D.,&Lee,K.(2018).DesignandImplementationofanImmune-InspiredIntrusionDetectionSystemforWirelessSensorNetworks.JournalofSensors,2018,1-10.