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基于数据挖掘的网络流量异常检测系统研究的任务书
一、任务背景
随着互联网的普及和应用领域的不断扩大，网络攻击、网络犯罪的风险也随之增加，特别是一些新型的威胁，如零日攻击、APT攻击等，不仅难以被传统安全系统检测和防御，而且具有极高的危害性，因此网络安全已经成为了企业发展中的重要问题和社会稳定的重要保障。
网络流量异常检测是网络安全领域最重要的技术之一，其主要用于检测网络流量中的异常行为，包括一些尝试非法访问系统的攻击活动、网络蠕虫病毒、网络钓鱼、网络暴力、网络诈骗等多种异常行为，为网络安全提供关键数据支持和预警指标。
本课题旨在以数据挖掘作为手段，研制一套基于数据挖掘的网络流量异常检测系统，为实际应用提供有效的安全保护。
二、主要任务
1.调研网络流量异常检测的技术体系、国内外研究现状与发展趋势。
2.基于大数据技术和网络安全领域相关算法，实现网络流量异常检测系统的功能模块，包括数据采集、数据预处理、特征提取、异常检测、异常分析展示等模块。
3.构建网络流量异常检测实验平台并进行实验验证，评估系统在真实网络环境中的性能表现和异常检测准确率。
4.总结实验结果、对系统进行优化改进，提出系统实际应用方案和推广策略。
三、要求与指标
1.调研报告：详细阐述网络流量异常检测技术体系、国内外研究现状与发展趋势，分析问题所在，给出相应的解决方案和实现思路。
2.系统功能模块：系统功能齐全，数据采集、数据预处理、特征提取、异常检测、异常分析展示等模块均能够进行正常和稳定的运行。
3.实验平台：实验平台能够模拟真实网络环境进行评估，评估结果符合安全指标要求。
4.系统优化改进：评估结果和用户反馈对系统进行经验总结，进一步优化改进系统性能和安全保护能力。
5.实际应用方案和推广策略：给出系统实际应用方案和推广策略，系统能够实现应用并发挥实际效益。
四、进度安排
1.第1-2周：调研网络流量异常检测的技术体系、国内外研究现状与发展趋势，编写调研报告。
2.第3-6周：搭建网络流量异常检测系统的技术平台，实现功能模块，并进行初步的测试。
3.第7-8周：构建网络流量异常检测实验平台，进行实验验证。
4.第9-10周：总结实验结果，对系统进行优化改进。
5.第11-12周：提出系统实际应用方案和推广策略，编写毕业论文。
五、参考文献
1.李云,张剑,刘波.基于数据挖掘的网络流量异常检测系统研究[J].计算机科学与技术,2017,19(4):78-83.
2.吴世杰,张龙,张琳,等.基于机器学习的网络流量异常检测研究[J].计算机工程与应用,2018,54(18):234-236.
3.刘雪松,陈秀平.基于大数据技术的网络流量异常检测研究[J].计算机科学与应用,2017,7(2):127-131.
4.杨彬.基于数据挖掘的网络流量异常检测技术综述[J].电子设计工程,2018,26(17):181-183.
5.姚方,张旻.基于大数据的网络流量异常检测研究[J].计算机工程,2019,45(12):255-259.