基于Spark的APT入侵检测方法研究与实现的开题报告.docx

基于Spark的APT入侵检测方法研究与实现的开题报告
一、选题背景及意义
近年来互联网的普及让攻击者有了更广泛的入侵空间，特别是APT（高级持久性威胁）攻击成了互联网安全领域的一大难题。APT攻击者可以长期潜伏于受害者的网络系统，不断地收集信息，传送数据，破坏系统，从而获得控制权。APT攻击手段包括无文件攻击、利用代码漏洞、网络层攻击等多种，这些攻击方式都需要专业的分析和应对技术。
Spark是基于内存的分布式计算框架，具有快速、高效、易用等优点，能够处理大规模的数据。因此，利用Spark进行大数据分析与挖掘可以很好地帮助防御者掌握网络攻击的本质，保护机构或企业的利益。本文介绍一种基于Spark的APT入侵检测方法。
二、研究内容与技术路线
本文的研究内容是利用Spark技术对网络日志进行大数据分析，采用机器学习的方法，从中识别网络攻击，并防止APT攻击。具体的技术路线如下：
1.数据采集：网络日志是进行入侵检测的重要数据来源。本文选择常用的Snort网络入侵检测系统，对数据进行预处理，生成可供Spark输入的数据。虽然这里我们选择的是Snort，但实际使用中，也可以根据需要采用其他数据来源。
2.数据清洗：数据清洗是预处理阶段的重要环节，主要是去掉无关信息，提取有用信息。通过处理，可以得到数据行为的相关特征，方便进行后续分析。
3.特征提取：通过大数据分析技术对网络日志数据进行处理，获取具有辨别特征的数据集。可以采用多种算法，比如主成分分析（PCA）、相关系数算法、小波变换算法等进行特征提取。
4.建立模型：借助机器学习算法对数据进行分类，建立相应的模型。这里可以结合经验或领域知识，选择合适的算法，比如KNN、SVM、朴素贝叶斯等机器学习算法。
5.模型验证：最后，采用Spark技术对建立的模型进行测试和验证，以评估模型精度。在测试和验证时，可以采用交叉验证法、准确率、召回率等方法对模型进行评估和优化。
三、预期成果
通过本文的研究，我们期望达到以下几个预期成果：
1.理解APT攻击的本质，加深对网络安全的认识；
2.熟悉Spark框架及机器学习相关算法，对防御APT攻击有更加深入的了解；
3.建立基于Spark的APT入侵检测方法，从而有效地预防、防范网络攻击；
4.验证方法的有效性和优越性，并在真实网络环境中应用。
四、研究计划
1.第一周：完成选题报告，明确研究内容和技术路线；
2.第二周：熟悉Spark框架及机器学习相关算法；
3.第三周：进行网络日志数据采集与预处理工作；
4.第四周：实现数据清洗和特征提取算法；
5.第五周：完成机器学习模型的建立与优化；
6.第六周：进行模型测试和验证，并对研究成果进行总结和反思。
本研究计划为时6周，计划将于第六周进行研究成果的总结与反思。