基于机器学习的负荷预测及攻击方法研究的开题报告.docx
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基于机器学习的DNSDDoS攻击检测研究的开题报告一、研究背景和选题意义DNS(DomainNameSystem)服务是互联网中不可或缺的一部分,它将域名解析为IP地址,使互联网用户可以访问所需的网站或网络服务。DNSDDoS攻击则是指攻击者通过伪造或篡改DNS请求,或是针对DNS服务器进行攻击,导致DNS服务不可用。这种攻击可以导致大量用户无法正常访问所需的网站,影响用户体验及公司业务。目前,针对DNSDDoS攻击的防范措施多为静态规则或基于统计的方法,这种方法容易受到攻击者的欺骗和伪装,且无法及时应对
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基于组合方法的短期燃气负荷预测的研究的开题报告一、研究背景和意义随着能源消费的不断增长和环境污染的加剧,燃气被认为是一种清洁、高效、环保的能源,并逐渐成为了人们生活和生产中的主要能源。对于燃气公司或燃气供应企业来说,短期负荷预测是一个重要的管理工具,能够帮助他们预测未来一段时间的燃气需求情况,合理地安排燃气生产和供应计划,同时避免生产或供应过剩或不足而造成的浪费或损失。短期负荷预测的精度对于燃气公司或燃气供应企业的实际业务运作至关重要。因此,研究如何提高短期燃气负荷预测的精度具有重要的理论和实践意义。二、