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基于改进残差网络的校园异常流量检测研究的开题报告
一、研究背景及意义
网络的发展已经成为了人类社会的重要组成部分，特别是在如今科技高速推进的时代，网络几乎渗透到了我们的生活的方方面面。随着互联网的普及和信息技术水平不断提高，网络安全已经成为了一个极其严峻的问题。在这个信息时代，网络安全已经成为了每个人的必须面对的问题。如果校园网络环境的安全性得不到有效的保障，则会威胁到校园正常的教学和管理秩序，严重的甚至会危及个人与组织的财产和安全。
目前，学校的网络发展已经不断地深入到各个学习和管理的领域中，形成了一个相当复杂的网络系统，然而网络中不同设备之间的流量异常却往往是难以被拦截和处理的，无论是对于学校内部人员还是外部攻击者来说都无法防范。因此，我国的学校对如何提高校园网络的安全性也越来越重视。为了保障校园网络的稳定、快速和高效运行，提高网络的安全性，为学生和老师提供更加优质的校园学习服务，因此，本文着重研究基于改进残差网络的校园异常流量检测，旨在提高学校网络安全性能，更好地保障校园网络的畅通和稳定。
二、研究现状
网络流量检测是信息安全领域中关键的研究方向之一，不仅是网络安全管理以及应对各种网络攻击的重要工具，同时也对于网络运维和网络性能优化具有重要价值。针对上述的问题，目前学术界的研究成果主要分为三个方面，第一是通过模式匹配的方式进行网络流量检测，第二是基于机器学习算法的网络流量检测，第三是基于深度学习算法的网络流量检测。
基于模式匹配的方式主要是基于规则库的流量分析和判别，该方法通常能够在实现较小规模网络流量的检测时取得不错的效果，但是规则库依赖高，且不具有良好的泛化能力，对于复杂的网络流量检测失败率较高，同时对于新的网络攻击无法进行有效的识别和分类。机器学习算法相对于模式匹配已经取得了一定的进展，例如朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、K近邻、神经网络等，学者们通过优化算法、选择特征对网络流量进行分类，这种方法的主要优势是对于新的网络攻击具有较高的识别率和分类准确率，在现已有的预测模型和处理过程中该方法具备较好的普适性和实际应用效果。而基于深度学习算法的网络流量检测，目前最有效的算法是卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）以及残差网络（ResNet）。CNN是其中最流行和最广泛的技术，由于网络结构的特点，卷积神经网络具有较强的空间特征抽取能力和自适应性，可以深度挖掘图像的特征信息，从而实现对复杂图像的自动分类。
三、研究内容及思路
针对上述的现状，本研究拟采用改进残差网络的方法进行校园异常流量检测，主要包括以下几个方面的工作：
1.正常网络流量数据集的采集和预处理，包括采集数据样本，建立数据集，对数据集进行清洗和预处理等。
2.利用改进残差网络提取网络流量的特征信息，主要是通过改进残差网络中的卷积操作提取图片特征和网络流量的特征，并且提高特征的表达能力和匹配能力，从而提高网络流量检测的预测性能。
3.建立模型进行网络流量检测，主要包括受监督的学习方法、无监督的学习方法以及半监督的学习等，在实际操作中利用残差网络进行监督学习，并应用到各种类型的网络流量异常检测任务中。
4.实验结果的分析和验证，对检测结果进行评估，包括分析和评估算法的准确率、召回率、F分值等，同时进行特征分析和可视化分析，用以判断模型的效果以及用于优化整个系统。
四、预期成果
本研究旨在提出一种基于改进残差网络的校园异常流量检测方法，进一步提高校园网络的安全性能，达到以下预期成果：
1.针对校园网络流量的复杂性和持续性，提出了一种高精度的流量异常检测方法，可以有效地检测出网络中存在的恶意流量并进行准确分类。
2.通过改进ResNet网络结构，提高了提取网络流量特征的能力和局限性，改进后的网络可以更好地应对各种复杂的网络流量情况，提高网络流量检测的稳定性和准确性。
3.对比高级网络、机器学习和深度学习等算法，本方法具有较高的识别准确性和流量捕获率，并且对于可扩展性能更好。
五、结论
基于改进残差网络的校园异常流量检测方法因为其高精度、高效性和良好的扩展性而成为一个热门研究方向。本文以对校园网络流量异常的检测为目标，使用改进的残余网络结构进行特征学习和识别，并基于深度学习进行监督学习，最终建立一个可行的系统。预计该方法可以很好地解决校园网络安全中一些普遍的流量异常问题，并有效地应对各种复杂的网络环境。同时，未来的研究还可以着重探讨更优秀的特征抽取方式，完善检测算法的建模。