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基于时间序列分析的网络安全态势预测模型研究的任务书 任务书 课题名称:基于时间序列分析的网络安全态势预测模型研究 研究背景: 随着现代社会信息化水平的提高,网络安全已成为当前亟需解决的问题之一。目前,网络安全威胁日益严重,恶意攻击手段不断更新,传统安全防护手段难以满足实际需求,更加有效的防御系统和技术手段已经成为亟需解决的问题。因此,对网络安全态势的准确预测和监测成为了保障网络安全的必要条件。时间序列分析作为一种先进的数据分析和预测技术,可以有效地应用于网络安全态势的预测和监测中,具有很高的研究和应用价值。 研究对象: 本研究的对象为网络安全态势预测模型。该模型是通过对网络流量、攻击来源、攻击目标等数据进行时间序列分析,预测网络安全威胁的趋势和规律。 研究内容: 1.网络安全态势预测模型的理论基础研究,包括时间序列分析方法、预测模型及其应用原理等。 2.建立网络安全态势预测模型的数学模型,并设计合适的算法来优化模型。 3.通过对大量的网络安全数据进行分析,建立相应的网络安全指标,以便对网络安全态势进行有效的描述和预测。 4.通过实验验证,比较模型预测结果和实际安全态势数据的差异,分析模型预测的准确性和优越性。 研究方法: 1.理论研究:主要采用文献综述的方法,对时间序列分析等相关理论进行概述和分析,阐明其在本研究中的应用意义。 2.实证研究:基于已有的网络安全数据和相关指标,采用时间序列分析方法,构建预测模型,对网络安全威胁进行预测与监测,比较预测结果和实际发展的差异,验证模型预测的准确性。 3.算法设计:为了提高模型的效率和精确性,采取优化算法对模型进行改进,如灰色模型GM(1,1)、自回归移动平均模型ARMA、自回归集成移动平均模型ARIMA等。 4.软件实现:采用MATLAB、Python等编程软件,搭建网络安全态势预测模型,并进行有效的数据分析、建模和预测。 预期成果: 1.建立一套基于时间序列分析的网络安全态势预测模型。 2.验证模型的预测准确性和稳定性,并与其他常规预测模型进行比较。 3.研究网络安全指标的构建方法和预测应用。 4.为进一步研究和应用提供参考和指导。 研究时间: 本研究计划用时约1年。 研究费用: 本研究预计需要约30万元的经费,主要用于购买相关设备、软件等,实验数据采集、处理和分析等。 研究团队: 本研究由***教授带领,团队由***教授、***副教授和***博士等学者组成,分别负责理论研究、算法设计和实验验证等工作。 参考文献: [1]王庆生.时间序列分析及其应用[J].中国社会科学出版社,2014. [2]周素森.智能交通建设中数据挖掘与时间序列分析[M].北京:人民交通出版社,2014. [3]BarataM,VieiraM,VieiraTetal.Predictingwebapplicationsecurityriskmeasures[C]//IEEESymposiumonComputationalIntelligenceforSecurityandDefenseApplications.2013:1-8. [4]ZhongJ,ChenJ.Anovelapproachforforecastingnetworksecuritysituationsbasedondynamicensembleempiricalmodedecomposition[C]//InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2013:1-7.