基于PCA和改进BP神经网络的入侵检测系统研究与设计的开题报告.docx

基于PCA和改进BP神经网络的入侵检测系统研究与设计的开题报告
一、选题背景及研究意义
计算机网络现在已经成为人们日常工作和生活中不可或缺的重要部分，但是随着网络的发展，网络安全问题也日益严重。其中入侵攻击是网络安全领域中的一个重要问题。入侵检测系统是一种重要的安全防护机制。在网络系统中，由于网络流量巨大导致了传统的入侵检测系统的计算量极大，且主要基于特征筛选、BP神经网络等方法的系统效果不佳，且在效率和检测精度上有所不足。因此本研究旨在基于PCA（主成分分析）与改进的BP神经网络，设计一种高效、准确的入侵检测系统，提升网络的安全性和可靠性。
二、研究内容和方法
1.PCA与特征提取：提取网络数据包的传输特征进行分析，并通过PCA算法对特征向量进行降维处理。
2.改进的BP神经网络算法：设计新的激活函数、调整学习率、采用交叉验证等方法来改进传统BP神经网络，增强其泛化能力和抗干扰能力。
3.入侵检测系统的实现：设计入侵检测系统的系统模块，实现设备的数据预处理和网络流量分类，提高入侵检测的精确性和速度。
三、研究预期成果
1.设计一种基于PCA和改进BP神经网络的入侵检测系统；
2.对比已有的入侵检测系统，验证本系统的准确性和高效性；
3.通过调整网络参数，优化系统性能，提升网络的安全性和可靠性。
四、研究进度安排
1.第一阶段：文献调研和理论探究，对PCA和BP神经网络进行详细的研究和优化；
2.第二阶段：数据处理和建模，完成基于PCA和BP神经网络的入侵检测系统的搭建和测试；
3.第三阶段：性能优化，根据实验结果，对系统进行进一步优化和改进；
4.第四阶段：撰写论文，完成毕业设计。
五、参考文献
1.Alrawashdeh,M.T.,Qasaimeh,M.A.,Alomari,O.A.,&AbuKhousa,E.(2017).VanillaandImprovedBackpropagationNeuralNetworkArchitecturesforIntrusionDetectionSystem.Computing,99(2),107-121.
2.Ma,J.,Chen,L.,Xi,J.,&Zou,F.(2018).AnovelintrusiondetectionmodelbasedonPCAandBPneuralnetworkoptimizedbygeneticalgorithm.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,9(5),1503-1512.
3.Hassan,R.A.,Hassanien,A.E.,&Kim,T.H.(2018).Modifiedartificialbeecolony-basedfeatureselectionforintrusiondetectionsystems.JournalofComputationalScience,28,224-231.