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基于聚类的网络入侵检测的研究的中期报告
中期报告：基于聚类的网络入侵检测的研究
1.研究背景与意义
网络入侵已成为互联网安全领域的一大难题，传统的入侵检测方法主要基于规则匹配和特征提取，但存在着误报率高、漏报率高等问题。因此，如何提高网络入侵检测的准确性和效率成为当前亟需解决的问题，在此背景下，基于聚类的网络入侵检测成为了一种新的思路。
2.研究内容和方法
本研究提出了一种基于聚类的网络入侵检测方法，该方法主要分为以下三个步骤：
（1）数据预处理：从原始入侵数据集中提取特征向量，同时对数据进行标准化处理和缺失值填充等操作。
（2）特征降维：通过主成分分析（PCA）等方法对数据进行降维，以减少维度带来的计算复杂度和提高聚类效果。
（3）聚类分析：采用K-means、DBSCAN等聚类算法对降维后的数据进行聚类分析，将网络入侵数据划分为不同的类别，并利用异常检测技术对异常类别进行检测与标记。
3.研究目标和预期成果
本研究旨在提出一种基于聚类的网络入侵检测方法，以提高网络入侵检测的准确性和效率，具体预期成果如下：
（1）建立入侵数据集，提取特征向量，并对数据进行预处理。
（2）采用PCA等方法对数据进行降维，并利用K-means、DBSCAN等聚类算法进行聚类分析。
（3）对聚类结果进行异常检测和标记，以实现对网络入侵的准确检测。
4.研究进展和计划
目前，我们已经完成了对入侵数据集的建立和数据的预处理工作，并初步尝试了利用K-means算法进行聚类分析。接下来，我们将继续进行数据的降维和聚类分析工作，并完善异常检测和标记的方法，以达到实现网络入侵检测的目标。
计划进度如下：
（1）完成数据的降维和聚类分析工作（2020年10月）。
（2）完善异常检测和标记的方法（2020年11月）。
（3）进行实验验证和结果分析，撰写论文（2020年12月）。
5.结论与展望
基于聚类的网络入侵检测方法具有一定的优势和应用前景，然而，该方法也存在一些局限性和待解决的问题。未来，我们将进一步探索基于深度学习的网络入侵检测方法，并结合实际应用场景进行系统性研究和验证。