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UDP网络流量的分类研究的任务书
任务书
基础信息
任务名称：UDP网络流量的分类研究
承担单位：网络安全研究院
任务编号：NSRA2021001
任务背景
随着互联网的飞速发展，网络流量越来越成为网络安全领域研究的重要方向之一。UDP协议是一种在IP网络上通信时使用的协议，它可以实现无需建立连接和其它安全控制的快速数据传输。而这种通信方式也使得黑客可以轻易地通过UDP协议进行数据窃取或者攻击，从而对网络安全带来巨大的威胁。因此，UDP网络流量的分类研究对于网络安全的保护和防范具有重要的意义。
任务内容
本任务的主要内容是通过对已有的UDP通信流量数据进行分析和分类，研究UDP网络流量的特征和规律。具体任务如下：
1.收集UDP通信流量数据。利用现有的网络安全工具和采集设备对公网上的UDP通信流量进行采集，并对数据进行清洗和预处理。
2.UDP网络流量的特征和规律研究。通过对UDP通信流量数据的分析和处理，研究UDP流量的特征和规律，包括数据包大小、发送频率、通信双方的身份等方面。
3.UDP流量的异常检测。利用机器学习和数据挖掘的方法，对上述特征和规律进行建模和训练，从而实现对UDP流量的异常检测和分类。
4.流量分类结果应用。将分类后的UDP流量数据应用于网络安全防御的方案中，通过识别攻击流量和正常流量，开发相关的防御策略和工具，提高网络安全的防护能力。
任务目标
本任务的主要目标是研究UDP网络流量的特征和规律，实现对UDP流量的异常检测和分类，为网络安全防御提供数据支持和技术支撑。具体目标如下：
1.收集100GB以上的UDP通信流量数据，包括P2P、视频、游戏等常见应用场景下的UDP流量。
2.对UDP流量数据进行清洗和预处理，提取特征和规律。
3.设计并实现UDP流量分类模型，检测并分类UDP流量中的正常流量和攻击流量，并达到模型准确率不低于90%的要求。
4.基于UDP流量分类结果，开发网络安全防护方案和工具，提高网络安全的防护能力。
5.撰写技术报告和学术论文，并在国内外相关领域期刊和会议上发表相关成果。
任务计划
本任务的总时长为12个月，计划分为以下四个阶段完成：
阶段一：UDP流量数据采集和预处理（0-3个月）
本阶段主要任务是利用现有的网络安全工具和采集设备对公网上的UDP通信流量进行采集，并对数据进行清洗和预处理，包括数据格式转换、去重剔除异常流量、提取相关特征等。
阶段二：UDP流量特征研究（3-6个月）
本阶段主要任务是对已处理的UDP通信流量数据进行分析和研究，探索UDP流量的特征和规律，包括数据包大小、发送频率、通信双方的身份等方面。
阶段三：UDP流量分类模型设计和实现（6-9个月）
本阶段主要任务是设计并实现UDP流量分类模型，使用机器学习和数据挖掘的方法，从已提取的特征中构建模型，并进行训练和优化，实现对UDP流量的异常检测和分类。
阶段四：应用开发和论文撰写（9-12个月）
本阶段主要任务是将分类后的UDP流量数据应用于网络安全防御的方案中，开发相关的防御策略和工具，并撰写技术报告和学术论文，发表相关成果。