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基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现的中期报告
一、选题背景
随着互联网的快速发展，网络攻击和网络犯罪活动愈发猖獗，成为各国互联网安全面临的重大挑战。针对网络攻击和网络犯罪活动，网络安全领域的研究者提出了各种安全防护技术，其中网络流量分析技术是一种较为有效的手段。网络流量分析是指通过对网络数据包的捕获、存储、解析和分析等手段，从中发现网络攻击或异常活动，为网络安全保驾护航。基于大数据的网络恶意流量分析系统，是一种新型的网络安全防护系统，其特点是具有高效性、实时性和可扩展性。
二、选题意义
网络攻击的类型和手段不断繁多，传统的网络安全防护技术已经无法满足当前网络环境的需求，基于大数据的网络恶意流量分析系统具有成本低、效率高、快速响应等优势，因此为网络安全防护领域带来新的思路和方法。该系统的出现可以更好地解决网络攻击和异常活动检测的问题，有利于保护企业、政府和个人的网络安全。
三、研究内容
基于大数据的网络恶意流量分析系统一般由数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块和数据展示模块组成，本研究以此为结构的基础，研究内容主要包括以下几个方面：
（1）研究基于大数据的网络流量采集技术，包括数据精准采集，数据完整性保证等技术。
（2）研究基于大数据的网络流量处理技术，包括流量预处理、数据清洗、数据压缩等技术。
（3）研究基于大数据的网络流量分析技术，包括安全事件检测、异常行为识别、威胁情报分析等技术。
（4）研究基于大数据的网络流量展示技术，包括各种可视化技术、报表技术等技术。
四、预期成果
（1）设计并实现了基于大数据的网络流量分析系统，具有高效性、实时性和可扩展性。
（2）能够检测出网络流量中的异常行为和安全事件，提高网络安全级别。
（3）对系统的性能和稳定性进行了测试和优化，提高系统的可用性。
五、研究方法
本研究采用以下研究方法：
（1）文献调研法：对国内外有关基于大数据的网络恶意流量分析技术的研究成果进行梳理，为后续的研究提供参考。
（2）建模与分析法：运用数学、统计和机器学习等方法对大数据进行建模和分析，发现其中的恶意流量。
（3）实验分析法：通过实验和分析的方式，检测和验证系统的正确性和可操作性。
六、参考文献
[1]LiZ,LiC,LiH,etal.ASurveyonRecentAdvancesinIntrusionDetectionUsingBigData[J].Information,2018,9(5):1-20.
[2]LiH,ChenN,ZhangH.AMachineLearningApproachforNetworkIntrusionDetectionBasedonBigData[J].InternationalJournalofComputerScienceandApplications,2021,18(1):1-8.
[3]WuX,ZhuX,WuGQ,etal.DataMiningwithBigData[J].IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2014,26(1):97-107.