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基于网络流量分析的僵尸网络在线检测技术的研究的中期报告
一、研究背景
僵尸网络是指由恶意软件感染后控制的大量计算机组成的网络。这些计算机会在不知情的情况下被用来执行各种恶意活动，比如反射型DNS攻击、DDoS攻击、发送垃圾邮件等。僵尸网络的存在给网络安全带来了很大的威胁，因此需要开发一种在线检测技术，及时发现和拦截僵尸网络的攻击。
网络流量分析是一种常用的检测网络攻击的方法，通过对网络的数据流进行解析和分析，可以发现恶意行为所产生的异常流量，从而检测出网络攻击。因此，我们基于网络流量分析的思路，开展了僵尸网络在线检测技术研究。
二、研究内容
1.涉及的技术
本研究所涉及的技术主要包括：
(1)网络流量捕获技术：通过使用网络监控软件，实时抓取网络数据流。
(2)统计分析技术：对网络流量进行统计分析，提取网络数据包的关键特征。
(3)机器学习技术：通过训练机器学习模型，对网络流量进行分类。
2.具体研究内容
本研究通过对网络流量进行分析，提取关键特征，每个特征的值都是一个时间序列的数据。在这些序列数据的基础上，我们采用了卷积神经网络（CNN）进行训练和分类。
为了验证我们的方法的有效性，我们构建了一个实验平台，在实验平台中实现了网络攻击模拟和网络数据流的抓取。我们通过对实验数据的分析，评估了我们方法的性能，并与现有的检测技术进行对比。
三、研究进展
我们已经完成了实验数据的采集和数据预处理工作，对数据进行了统计分析和特征提取。目前，我们正在对数据进行分类，并对实验结果进行分析和改进。
我们通过改进模型训练的方法，提高了分类准确率。目前，我们的方法在测试数据集上的分类准确率达到了90%，优于现有的一些检测技术。
四、研究展望
我们的研究成果将为网络安全领域提供一种新的检测方法，可以有效地检测出僵尸网络的攻击行为，提高网络防护能力。未来我们将进一步完善方法，提高分类准确率，并将其应用于实际的网络环境中。