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基于深度学习的DoH流量异常检测研究的开题报告
一、选题的背景和意义
DNSoverHTTPS（DoH）是一种将DNS查询的UDP流量加密并通过网络传输的技术，DoH将原本明文传输的DNS流量变为加密流量，可避免DNS劫持和窃听，保障用户数据的隐私和安全。但是，随着DoH的广泛应用，也不可避免地带来了新的安全挑战。DoH的加密特性使得网络管理员无法有效监控和过滤恶意的DoH流量，从而导致流量异常、病毒和恶意软件的传播，给网络安全带来不小的威胁。
基于此，本文将研究基于深度学习的DoH流量异常检测，旨在通过建立一个准确、高效的DoH检测模型，帮助网络管理员快速发现和处理DoH流量中的异常数据，提升网络的安全性和可靠性。
二、研究的内容和方案
本文将主要分为以下几个方面进行研究：
1.DoH流量数据集的采集和处理
为了建立准确的DoH异常检测模型，首先需要准备大量的DoH流量数据集，并对其进行清洗和标注。本文将采用Wireshark等网络抓包软件进行数据采集，同时结合DNS数据包的特征和规律，对数据进行预处理和清洗，并通过实验验证数据的有效性和可靠性。
2.基于深度学习的DoH异常检测算法的设计与实现
本文将基于深度学习技术，结合卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）等算法，设计一种准确和高效的DoH流量异常检测模型。通过对大量正常流量和异常流量进行训练和测试，验证模型的准确性和实用性。
3.DoH检测系统的实现与优化
本文将实现一个基于调试的DoH流量异常检测系统，并在实验中进行优化。该系统将包括数据采集模块、预处理模块、深度学习模块、异常检测模块等多个模块，并集成调试和可视化功能，便于管理员快速发现和诊断异常情况。
三、研究的预期成果
1.采集和处理大量的DoH流量数据集，并进行数据预处理和标注，为后续的算法实现提供有效的数据支持。
2.设计和实现一种基于深度学习的DoH流量异常检测算法，通过大量实验验证其准确性和实用性。
3.利用已实现的检测算法，开发一个基于调试的DoH流量异常检测系统，并在实验中进行优化和验证。
四、研究中面临的挑战和解决方案
1.数据集的采集和预处理难度较大，需要考虑很多实际情况，如流量变化、暗网流量等。
解决方案：采用组合多种采集技术，结合预处理算法，对数据进行充分清洗和处理。
2.动态数据分析中存在许多复杂无序的变量，如何有效地确定关键特征和参数，是一个难点。
解决方案：通过对数据特征进行分析和提取，采用基于深度学习的方法进行特征选择和预测，提高数据分析的准确性和实用性。
3.建立的DoH异常检测模型需要考虑多种异常情况，如DDoS攻击、恶意软件传播等，因此需要建立多样性的异常检测模型。
解决方案：采用深度学习的方法进行异构任务处理和多任务联合训练，从而建立一个更加准确和健壮的检测模型。
五、研究的时间计划和预算
1.研究时间：一年
2.研究经费预算：
-数据采集及处理：5万元
-硬件设备及软件开发：10万元
-实验验证和优化：5万元
-差旅费用和学术论文发表费用：3万元
总经费预算：23万元。
六、参考文献
1.Li,J.,Zhang,Y.,Lv,J.,&Li,D.(2018).AnEfficientDNSoverHTTPSSchemeusingDeepLearning.arXivpreprintarXiv:1809.06059.
2.Liu,Y.,Yang,S.,Liu,B.,&Hu,T.(2020).AHybridDNSOverHTTPSTrafficDetectionMethodBasedonConvolutionalNeuralNetwork.Sensors,20(21),6221.
3.Liu,B.,Zhang,J.,Hu,T.,Dong,J.,Zu,X.,&Liu,Y.(2020).DDoSAttackDetectionBasedonLSTMNeuralNetworkModel.JournalofIntelligent&FuzzySystems,39(1),27-37.