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基于网络攻击主题的网络安全态势感知研究的开题报告
一、选题背景
网络安全随着互联网的不断普及和发展，越来越受到人们的关注。而网络攻击一直是网络安全领域中的重点和难点问题，无论是个人还是企业，都难以避免的面临着网络攻击，尤其是一些重要的网络系统也会经常遭受网络攻击，给网络系统的安全稳定性带来了很大威胁，同时也加大了网络管理员的工作难度。
网络安全态势感知是基于实时、准确的网络数据分析，通过对网络状态的监测，及时发现和预警网络安全威胁，以提高网络安全性和保障网络稳定运行。针对网络攻击主题进行网络安全态势感知研究，可以更好地了解网络攻击的危害性和威胁程度，增强对网络攻击的防范意识和应对技能，保障网络系统的安全性和稳定性。
二、研究内容
本研究主要围绕网络攻击主题进行网络安全态势感知的研究。具体研究内容包括：
1.定义网络攻击主题的关键词，并针对这些关键词进行特征提取和数据补充，形成网络攻击的数据集。
2.基于机器学习算法，对网络攻击数据集进行训练和分类，在分类器中对异常数据进行分类处理，从而及时发现网络攻击威胁。
3.研究网络攻击行为的特征和规律，学习网络攻击的行为模式和攻击方式，提高对网络攻击的识别能力。
4.基于数据可视化技术，将网络攻击相关数据以可视化的方式展现出来，提高网络管理员的分析和决策能力。
三、研究意义
网络攻击是网络安全的主要问题，加强针对网络攻击的态势感知研究可以更好地保障网络系统的安全性和稳定性。本研究的意义主要有以下几个方面：
1.提高网络安全管控能力：研究基于网络攻击主题的网络安全态势感知技术，可以形成一套有效的网络安全管控策略，及时发现网络攻击威胁，及时采取对应的防范和应对措施。
2.提高网络系统稳定性：通过有效的网络安全技术和策略，可以提高网络系统的稳定性，减少网络出现故障或系统崩溃的可能性，提高网络系统持续运行的能力。
3.加强网络攻击对策研究：对网络攻击行为的特征和规律进行研究，可以加强对网络攻击的对策研究，提高对网络攻击的预警和防范能力。
四、研究方法
本研究主要采用数据挖掘和机器学习算法，并结合数据可视化技术开展相关研究工作。具体的研究方法包括：
1.数据预处理：定义好网络攻击主题的关键词，通过网络数据抓取技术获取网络攻击相关数据，进行数据清洗、特征提取和数据扩充，最终形成网络攻击的数据集。
2.机器学习分类器的设计：根据网络攻击数据集，采用机器学习算法对网络攻击威胁进行分类处理，建立一个高效的分类器。
3.训练分类器：通过对网络攻击数据集进行训练，对机器学习分类器进行训练和优化，提高分类器的准确度和稳定性。
4.数据可视化展示：基于数据挖掘和数据可视化技术，将网络攻击相关数据以可视化的方式展现出来，提高数据分析和决策的效率。
五、研究计划
本研究预计工作周期为一年，主要的研究计划如下：
第一阶段（一个月）：确定网络攻击主题关键词。
第二阶段（两个月）：网络攻击数据集的数据预处理。
第三阶段（三个月）：机器学习算法分类器的研究和设计。
第四阶段（四个月）：训练和调优机器学习分类器。
第五阶段（两个月）：数据可视化技术的应用和实现。
第六阶段（一个月）：研究报告撰写和答辩准备。
六、参考文献
1.丁蕾，网络安全态势感知的研究与展望[J].计算机研究与发展,2011,48(S1):101-106.
2.段思路，基于神经网络的网络安全态势感知及应用研究[D].天津大学,2014.
3.郭俊义，网络侦测与安全监测技术研究[J].通信学报,2015,36(1):129-143.
4.SoumyajitDey,BhargabB.Bhattacharya,NetworkAnomalyDetection:Methods,SystemsandTools,Springer,2013.
5.Zong-XiangFan,Guo-MingZhu,JianLiu,XiongLiang,ATraffic-BasedNetworkAnomalyDetectionandAnalysisSystem,IEEEInternationalConferenceonCommunications,2014.