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基于网络流结构特征融合的异常流量检测方法研究与实现的开题报告
一、选题背景和意义
随着网络技术的不断发展和普及，网络安全问题已成为全球互联网发展中的重要问题之一。而其中之一的安全问题，就是网络流量的异常问题。网络中存在各种不同类型的流量，其中有些是正常的流量，但也会存在一些异常流量，如攻击流量、病毒流量等，这些异常流量可能会对网络造成不同程度的威胁和损害。因此，对网络流量进行异常检测已成为网络安全防御的重要环节。
在网络流量异常检测中，传统的方法一般是通过基于签名、规则或特征的方法来检测网络中的异常流量。但随着网络规模的不断扩大，以及网络攻击手段的不断更新，传统方法的效果已经逐渐变得不稳定和越来越难以应对网络安全问题的严峻挑战。
近年来，随着深度学习技术的普及和应用，对网络流量的异常检测也出现了一种新的解决方法，即基于深度学习的方法。然而，为了更加准确地检测异常流量，我们需要充分利用网络流量数据的结构特征，将深度学习与网络流结构特征进行融合，来提高异常流量检测的准确率和效率。
因此，本文针对网络流量的异常检测，以网络流量的结构特征为主要研究对象，结合深度学习方法，提出一种基于网络流结构特征融合的异常流量检测方法，并进行实现和验证。
二、研究内容和方法
本研究主要包括以下内容：
（1）对网络流量的结构特征进行分析和研究，了解其特点和基本形式。
（2）基于深度学习算法，建立异常检测模型。
（3）将网络流的结构特征与深度学习模型进行融合，提出基于网络流结构特征融合的异常流量检测方法。
（4）实现和验证该方法的可行性和有效性，包括对各种网络流量数据集的测试和分析。
三、预期研究成果
本文主要预计实现以下两方面的研究成果：
（1）提出一种基于网络流结构特征融合的异常流量检测方法，应用于网络安全领域，为网络安全提供更加有效的解决方案。
（2）完成一个软件平台，可以对网络流量的异常进行检测和分析，方便相关应用和使用。
四、论文结构和进度计划
本文的具体结构和进度计划如下：
第一章绪论：介绍论文的选题背景和意义，以及文章的研究内容和方法。
第二章相关研究：总结近年来网络流量的异常检测相关研究工作，包括传统方法和深度学习方法。
第三章网络流量结构特征分析：介绍网络流量的结构特征，并进行分析和研究。
第四章深度学习算法：针对网络流量的异常检测，介绍深度学习算法，并建立异常检测模型。
第五章基于网络流结构特征融合的异常流量检测方法：将网络流的结构特征与深度学习模型进行融合，提出基于网络流结构特征融合的异常流量检测方法。
第六章实验验证：运用设计的方法，对各种网络流量数据集进行测试和分析，验证方法的可行性和有效性。
第七章总结与展望：总结文章的研究工作，分析存在的不足，给出展望和未来的研究方向。
时间安排：
第一、二、三章：需要在5天内完成；
第四、五章：需要在7天内完成；
第六章：需要在10天内完成；
第七章：需要在2天内完成。
五、参考文献
1.GaoJH,YaoEZ,ZuoWK,etal.Asurveyofresearchesondeeplearningfornetworkanomalydetection.JournalofComputerResearchandDevelopment,2018,55(Supp.1):1-22.
2.CuiJW,ZhangXF,HanSH,etal.MachinelearningbasednetworksecuritystatusidentificationmethodforSDN.JournalofNetworkandComputerApplications,2019,133:86-97.
3.LiW,LuoJ,CaiR,etal.Anomalydetectionbasedondeepbeliefnetworkinwirelesssensornetworks.ComputerCommunications,2018,116:64-73.
4.ShoneN,SeeamA,NgocTN.Deeplearningfornetworkanomalydetection:Asurvey.IEEECommunicationsSurveys&Tutorials,2020,22(3):1389-1439.
5.WangH,YinX,SongJ,etal.AnintrusiondetectionapproachbasedondeepbeliefnetworkinSDN.IEEEAccess,2019,7:94221-94232.