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基于深度学习的内部威胁检测方法研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着企业信息化和网络化的发展，内部员工成为了企业面临的重要安全威胁之一。内部员工的安全意识普遍较低，加之一些员工对企业不满或者利益诉求等心理因素，偷窃企业机密信息的事件时有发生。因此，内部威胁检测是企业网络安全防范的重要环节之一。
目前，在内部威胁检测领域，机器学习是应用广泛的技术之一。其通过对员工日常行为进行数据挖掘和分析，可以识别出异常行为，以实现对内部威胁的检测。然而，传统的机器学习算法，如SVM、决策树等，往往需要大量的人工特征工程和预处理，其结果往往不尽理想，同时操作也较为复杂。
近年来，深度学习技术的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的成功应用，吸引了越来越多的研究者关注，并在众多领域中取得了重要成果。因此，基于深度学习的内部威胁检测方法的研究，有望提高内部威胁检测的精确度和效率，降低其操作难度。
二、研究内容和方法
本文拟研究一种基于深度学习的内部威胁检测方法。具体来说，本文将通过以下几个方面展开研究：
1.数据集准备和预处理
数据集准备和预处理是深度学习方法中非常重要的一环。本文将使用已有的内部威胁检测数据集，如CERT、KDD99等，对数据进行预处理，使其能够适应深度学习模型的输入格式。
2.模型设计和训练
本文将基于卷积神经网络（CNN）进行模型设计，包括卷积、池化、全连接等层的设计。通过对数据集进行训练，使其能够识别出内部威胁行为的特征，并将其输入到分类器中进行分类。
3.实验评估
为了评估本文所提出的基于深度学习的内部威胁检测方法的实际效果，本文将使用已有数据集进行训练和测试，并与传统机器学习方法进行比较和评估。同时，本文还将采用一些评估指标，如准确率、召回率、F1值等进行评估。
三、预期成果和意义
本文预期达到的成果主要包括下面三个方面：
1.设计了一种基于深度学习的内部威胁检测方法，能够对员工日常行为进行识别和分类。
2.通过对已有数据集的训练和测试，评估了本文所提出的方法的效果和优劣，并与传统机器学习方法进行了比较和评估。
3.有望实现对企业内部威胁的实时监测和识别，以提高企业网络安全防范的质量和效率。
四、研究计划和进度安排
本文的研究计划和进度安排如下：
1.研究数据集，准备和预处理数据；
2.进一步对卷积神经网络进行研究和优化，设计识别员工日常行为的深度学习模型；
3.使用已有的数据集对深度学习模型进行训练，并与传统机器学习算法进行比较和评估；
4.使用真实数据集对方法进行测试和评估，并对结果进行分析和总结；
5.撰写论文，并参加相关学术会议和研讨会，与同行进行交流和分享。
预计完成时间为2022年6月至2023年6月。
五、参考文献
[1]Keramati,M.,Mark,G.,&Sapiro,G.(2017).Automatedinsiderthreatdetectionsystemusingbehavioralbiometrics.IEEETransactionsonDependableandSecureComputing,14(2),184-197.
[2]Xu,Y.,Li,H.,Wang,M.,&Wang,H.(2019).Acombinationmodelofsvmandimprovedconvolutionalneuralnetworkforintrusiondetection.Information,10(10),309.
[3]Bai,L.,Wang,W.,Wang,X.,Song,F.,&Zhang,L.(2017).Anovelhybridmodelwithdeeplearningforemployeebehavioridentificationintheinsiderthreatdetectionsystem.JournalofNetworkandComputerApplications,90,1-10.