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基于图嵌入的内网异常用户检测技术研究的开题报告
一、研究背景
随着现代信息技术的不断发展，企业内部网络已经成为信息沟通、协作和业务运营的重要基础设施。但是，内网也面临着各种网络安全风险。其中，恶意攻击者可能会利用内网漏洞和弱点，尝试入侵企业内部网络系统，窃取敏感数据，或者加密勒索数据等，对企业产生重大损失。
现代网络安全防御技术依赖于机器学习、网络流量检测和恶意软件分析，这些技术需要分析用户网络行为、网络流量特征和恶意软件的行为模式等大量数据。因此，如何快速捕获异常用户行为，迅速排查漏洞，成为了保护企业内部网络安全的关键问题。
传统的异常用户检测方法主要是基于规则和特征选取的技术，其缺点是需要专业团队投入大量时间和人力进行封装和维护。随着深度学习技术的发展，基于图嵌入（GraphEmbedding）的网络安全检测技术吸引了越来越多的关注。通过将网络流量和用户行为等数据转化为图结构，然后将图结构编码为向量，基于向量的相似度计算技术可以快速捕获异常用户行为，提高检测效率和准确性。
二、研究目的和意义
本文旨在探讨基于图嵌入的内网异常用户检测技术，针对企业内部网络安全问题，提出快速检测和处理恶意攻击者的方法，实现对内网的智能安全保护。
本研究的意义如下：
1.提高内网安全保护水平。通过引入基于图嵌入的内网异常用户检测技术，可以有效捕获恶意攻击者的行为特征，降低内网受攻击风险，提高内网工作效率。
2.推动网络安全技术创新。基于图嵌入的内网异常用户检测技术是网络安全技术的创新，提出新的解决方案对网络安全技术的发展起到推动作用。
3.有利于建设网络安全人才队伍。本文的研究有利于培养相关网络安全人才，为国家网络安全战略提供重要的人才支撑。
三、研究方法和步骤
本研究将基于图嵌入的方法，快速捕获内网异常用户行为，具体研究步骤如下：
1.收集网络流量和用户行为数据，将其转化为图结构。数据的收集形式可以选择通过网络嗅探软件从内网收集，或者使用浏览器插件等对用户行为进行记录，并将二者构造成图结构。
2.使用图嵌入算法将图结构编码为向量。将二者混合后，我们可以使用基于Keras的图嵌入技术，编码每个顶点，以获取每个节点与其相邻节点的表示。我们可以使用node2vec算法将构建的图网络数据集嵌入高维矢量空间中。
3.构建异常检测模型并进行实验验证。在这个步骤中，我们将建立一个机器学习模型，该模型利用图嵌入算法学习到的节点表示来进行异常检测。我们可以使用从较早时候的正常数据中划分出来的一组持续到最近的数据作为模型训练数据集、使用较新时期的数据将模型进行测试并计算性能指标。
四、研究内容
本文将完成以下研究内容：
1.研究内网异常用户检测问题的相关理论，深入了解图嵌入的技术细节以及基于图嵌入的异常检测方法；
2.收集内网网络流量和用户行为数据，将其转化为图结构，并对图结构进行处理以符合机器学习算法的基本需求；
3.基于图嵌入的机器学习算法，编码每个顶点并检测异常用户行为；
4.结合实验数据和实验结果，对比和分析不同方法的性能表现，并进一步优化模型。
五、拟解决的问题和预期效果
本文拟解决的问题是如何利用图嵌入算法，快速检测内网异常用户行为，其预期效果如下：
1.实现高效的内网安全保护。通过建立基于图嵌入的内网异常用户检测模型，能够检测出潜在的恶意攻击者，有效保护企业信息资产安全。
2.实现准确的异常用户检测。采用基于图嵌入的技术，可以对网络流量特征和用户行为进行捕捉，提高异常检测的准确性。
3.推动网络安全技术创新。通过将图嵌入技术应用于内网异常用户检测，拓展了网络安全技术的思路和实践方法，对网络安全技术的发展有推动作用。
六、研究进展和计划
目前，本文已经完成的工作包括了收集网络流量和用户行为数据，并将其转化为图结构。在剩余阶段，我们将基于图嵌入的方式，进行异常用户检测的研究。下一步的计划包括以下几个方面：
1.完成机器学习模型的构建，使用图嵌入技术进行图编码和异常检测。
2.继续收集可能存在的内网数据集并进行相应的数据清理处理。
3.利用建立的模型进行实验验证，评估模型性能表现和实际效果。
4.对实验结果进行分析和归纳，形成完整的研究报告。
七、研究难点
本文的研究难点主要包括以下几个方面：
1.数据的质量和数量。数据的质量和数量是机器学习算法成功的关键因素，为了确保实验的有效性，需要收集足够量质量高的实验数据。
2.图嵌入算法的选取。图嵌入算法的选取对模型的结果有很大的影响，需要根据实验数据的特性，选择合适的图嵌入算法。
3.模型的优化。模型的优化是一个不断迭代的过程，需要不断调整模型的各项参数，尝试不同的方法和技术，优化模型的性能表现。
八、研究成果
本文的研究成果将包括以下内容：
1.提出基于图嵌入的内网异常用户检测技术，探究机器学习方法在网络安