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基于模糊聚类算法的DDoS攻击检测方法的研究与实现的中期报告
1.研究背景和问题分析
DDoS攻击是目前互联网面临的重要威胁之一，它利用大量的攻击流量占用目标系统的带宽和资源，导致系统瘫痪。因此，研究DDoS攻击的检测方法具有重要的理论和实际意义。
针对传统的DDoS攻击检测方法存在的缺点，如侵入性、误判率高等问题，本研究提出了一种基于模糊聚类算法的DDoS攻击检测方法，旨在提高DDoS攻击检测的准确度和效率。
2.研究方法
本研究采用模糊聚类算法实现DDoS攻击检测，具体步骤如下:
(1)获取网络流量数据集
(2)对获取的流量数据进行预处理，包括数据清洗、标准化等
(3)采用模糊聚类算法对预处理的数据进行聚类
(4)根据聚类结果对流量进行分类，确定是否为DDoS攻击流量
3.研究意义和预期成果
本研究提出的基于模糊聚类算法的DDoS攻击检测方法具有以下意义和预期成果:
(1)具有较高的准确度和效率，能够有效识别DDoS攻击行为
(2)不侵入性的检测方法，不会对目标系统造成额外的负担
(3)可扩展性强，能够应对不同规模和类型的网络环境
4.研究进展和计划
目前，我们已经完成了获取网络流量数据集和数据预处理的工作，正在进行模糊聚类算法的实现和流量分类的工作。未来的研究计划包括对算法的优化和实验结果的验证。