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面向异常检测的网络嵌入关键技术研究的开题报告
一、选题背景及意义
网络中存在的大规模数据使得网络嵌入在异常检测中具有广泛应用价值。网络嵌入是通过对网络进行各种变换和转换，从不同角度描述网络及其特征。网络嵌入可作为输入传递给机器学习模型，用于异常检测和其他网络分析任务。以往的研究表明，使用网络嵌入进行异常检测比使用原始网络数据进行异常检测更加准确，而且具有更高的效率和可扩展性。
然而，使用网络嵌入进行异常检测时，仍存在很多关键技术问题亟需解决。其中，如何能够更好地将网络嵌入应用到异常检测中是一个极其关键的问题。因此，本文深入研究面向异常检测的网络嵌入关键技术用于改善网络嵌入的准确性和效率，提高异常检测的精确度和判别率，对网络安全具有深远意义。
二、研究内容和方法
本文旨在研究面向异常检测的网络嵌入关键技术，针对网络嵌入应用于异常检测时出现的问题进行探究。具体研究内容如下：
1.网络嵌入算法研究
探究各种网络嵌入算法，比较不同算法之间的优缺点，并选择合适的算法进行改进和优化。本文研究的网络嵌入算法包括基于深度学习的嵌入算法和基于图论的嵌入算法。
2.网络嵌入特征提取方法研究
针对某些数据特征不能被网络嵌入算法准确获取的情况，提出一种基于深度学习的新型网络嵌入特征提取方法，有效提取网络特征，提高网络嵌入的准确性和效率。
3.基于深度学习的异常检测网络模型的建立
结合网络嵌入算法和特征提取方法，提出一种基于深度学习的异常检测网络模型，用于检测网络中的异常行为。本文对多种常见机器学习方法的比较受益于这些方案。
4.面向异常检测的网络嵌入关键技术的性能评估
本文将提出的异常检测网络模型与其他异常检测算法进行比较，对其性能进行评估。评价指标包括模型的准确率、召回率、精确度和效率等。
在本文的研究方法中，将使用Python作为主要的编程语言，深度学习框架TensorFlow会用来实现并训练模型。用来观察、可视化和解释模型后期的测试、交叉验证和训练过程的Matplotlib等Pyhton库和工具也将被使用。
三、预期成果
本文旨在研究面向异常检测的网络嵌入关键技术，在以上问题上达到以下预期成果：
1.提高网络嵌入的准确性和效率；
2.提高异常检测的精确度和有效性；
3.提出一种基于深度学习的异常检测网络模型；
4.对模型进行性能评估，并与其他异常检测算法进行比较；
5.对网络安全领域的发展做出一定贡献。
四、研究计划及进度安排
1.阶段一（2022年2月至6月）：在这个阶段，将研究不同的网络嵌入算法，比较各种算法的优缺点，并选择合适的算法进行改进和优化。设计并运行实验，评估不同算法的性能。
2.阶段二（2022年7月至11月）：在此阶段，将研究网络嵌入特征提取方法。基于深度学习技术提供新型的嵌入特征提取方法，并提高网络嵌入的准确性和效率。
3.阶段三（2023年1月至6月）：在阶段三，提出一种面向异常检测的网络嵌入模型。通过深度学习技术建立的异常检测网络模型，同时也是一种失陷预测模型。
4.阶段四（2023年7月至12月）：在阶段四，对提出的网络嵌入模型和其他常用异常检测方法进行比较和评估。通过测试指标来评价算法的性能，并进一步优化算法。最后完成本文的撰写工作。