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基于支持向量机的僵尸网络检测方法的研究的中期报告
一、研究背景
随着计算机和互联网技术的不断发展，网络安全问题也日益严峻。其中的一个重要问题就是僵尸网络。僵尸网络是指利用通过病毒、蠕虫等方式感染大量计算机并对其进行控制的网络。僵尸网络可以被用于从事各种网络攻击，如拒绝服务攻击、垃圾邮件发送、数据窃取等，对网络安全造成极大威胁。
现有的僵尸网络检测方法主要有基于特征分析和基于机器学习两种。其中，基于特征分析方法存在的问题是在不同的环境下表现不稳定，而机器学习方法在处理大规模数据和复杂情况下具有良好的适用性，并且可改进性强，是目前研究的热点。
因此，本研究将使用支持向量机（SVM）进行僵尸网络检测。
二、研究内容及进展
1.收集数据
我们从真实数据集中选择了1000个僵尸网络样本和1000个正常网络样本，用于训练和测试SVM模型。
2.数据预处理
针对数据的特点，对数据进行了预处理，包括去除空值、处理离散、缺失数据以及标准化等处理。
3.特征选择
基于数据的特征，采用相关系数法、卡方检验和信息增益法等多种特征选择方法，筛选出20个最具鉴别性的特征。
4.SVM模型训练
利用训练集数据，通过交叉验证和网格搜索寻找最优参数组合，使用scikit-learnPython库中的SVM算法对混合数据集进行训练，构建SVM模型。
5.模型测试与评估
使用测试集数据对SVM模型进行测试，并运用准确率、召回率、F值等指标对模型性能进行评估。目前模型测试结果较为理想。
三、研究展望
本研究目前已经完成了数据收集、预处理、特征选择和模型训练等基础工作。在后续的研究中，我们将进一步完善和优化模型，提升其检测能力，并拓展僵尸网络的检测范围。同时，我们还将考虑采用其他机器学习算法对比分析，以进一步提升检测准确率，并寻找其他优化方案。
总体而言，本研究的结果有望为网络安全领域提供一种有效的僵尸网络检测方法，对于改善网络安全具有一定意义。