基于数据挖掘的网络入侵检测系统的研究的中期报告.docx

基于数据挖掘的网络入侵检测系统的研究的中期报告
中期报告：基于数据挖掘的网络入侵检测系统的研究
一、研究背景
随着互联网的普及和应用，网络攻击已成为一种常见的安全威胁。针对网络入侵行为，发展一种高效、准确的入侵检测系统成为当前网络安全领域面临的重要挑战。传统的入侵检测系统主要基于固定规则或特定规则，缺乏针对未知攻击的检测能力，因此数据挖掘技术被引入到入侵检测系统中，以提高入侵检测的准确性和效率。
二、研究内容
本文主要研究基于数据挖掘的网络入侵检测系统，将数据挖掘技术应用于入侵检测中，以发掘隐藏在网络流量数据中的异常模式和规律。具体研究内容包括以下方面：
1.数据预处理
对采集到的网络流量数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、数据标准化等过程，以便更好地进行数据挖掘分析。
2.数据挖掘算法的选择和实现
选择合适的数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则挖掘等，建立入侵检测模型，并进行实验验证。同时采用深度学习、集成学习等新兴方法，以提高入侵检测系统的准确性和鲁棒性。
3.系统设计和测试
在对数据挖掘算法进行优化和实现后，设计并实现基于数据挖掘的网络入侵检测系统，在实际网络环境中对该系统进行测试和调试，评估系统的检测能力和性能表现。
三、研究进展
本文已完成对入侵检测相关文献的综述和阅读，并完成对网络流量数据的预处理工作。此外，还对数据挖掘中常用的聚类、分类、关联规则挖掘算法进行了研究，并初步实现了这些算法的模型。
四、研究计划
在接下来的研究中，本文将完成对数据挖掘算法的优化和实现，建立基于数据挖掘的网络入侵检测模型，并在实际网络环境中设计和实现入侵检测系统，并对其进行测试和评估。同时，探索新兴的深度学习、集成学习等算法在入侵检测系统中的应用，以提高系统的准确性和性能表现。