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基于流量特征建模的网络异常行为检测关键技术研究的开题报告
一、选题依据
网络异常行为指的是在网络中出现的不正常的行为或事件，如入侵攻击、恶意软件感染等。这些异常行为可能会导致网络系统的瘫痪、数据泄露、业务损失，严重影响网络的安全和稳定。
针对网络异常行为的检测技术也在不断发展和完善。其中基于流量特征建模的技术已经成为网络异常行为检测领域中的重要方法。该方法通过分析网络流量中的特征信息，如流量大小、流量分布、协议类型等，建立起正常网络流量行为的模型，进而检测和识别出异常流量行为。
因此，本课题旨在通过研究基于流量特征建模的网络异常行为检测关键技术，探索如何利用流量特征分析和建模方法，实现对网络异常行为的识别和检测，提高网络的安全性和稳定性，为网络安全领域提供支持和指导。
二、研究内容和重点
（一）研究内容
1、对基于流量特征建模的网络异常行为检测的技术进行深入研究，了解其基本原理和实现机制。
2、分析传统的流量特征分析技术的不足之处，提出改进方案，如应用机器学习方法实现特征自动提取和分类等。
3、设计和实现网络异常行为检测系统，采用流量特征建模的方法进行网络流量分析和异常行为检测。
4、基于实验数据，评估系统的性能和效果，并对其进行优化。
（二）研究重点
1、流量特征的选择和提取。针对不同的应用场景和网络环境，选择合适的流量特征，并通过特征提取的方法将其转化为可用的数据。
2、异常行为的判定和分类。通过构建正常网络行为模型，将流量数据进行比对和分析，判断是否存在异常行为，进而进行分类和识别。
3、系统优化和安全性测试。通过实验数据进行模型优化和系统测试，对系统进行性能评估和安全性测试，保证其有效性和稳定性。
三、预期研究成果
1、建立基于流量特征建模的网络异常行为检测技术体系，并提出改进方案。
2、设计并实现一个可用的网络异常行为检测系统，能够对多种异常行为进行识别和检测。
3、通过实验数据进行性能评估和安全性测试，验证系统的准确性和稳定性，为实际应用提供指导和支持。
四、研究方法
1、文献阅读法。对相关文献进行大量的阅读和分析，了解基于流量特征建模的网络异常行为检测技术的发展趋势和研究现状。
2、实验研究法。通过实验数据进行模型建立和优化，验证网络异常行为检测系统的效果和稳定性。同时，对系统进行安全性测试，确保其足够安全和可靠。
3、理论研究法。通过对基本原理和算法的深入研究，提出改进方案和优化方案，并应用到实际的网络异常行为检测中。
五、工作计划
1、前期准备阶段：2021年6月至2021年8月，主要完成文献调研和相关技术的梳理整理。
2、方案设计和优化阶段：2021年9月至2022年2月，完成整体方案设计和流量特征建模方法的优化。
3、系统实现阶段：2022年3月至2022年8月，完成网络异常行为检测系统的设计和实现，并进行性能测试。
4、性能评估和结果分析阶段：2022年9月至2023年1月，通过性能评估和结果分析，总结研究成果和问题，并提出改进方案和未来的研究方向。
六、参考文献
1、ShiDehui,ZhangYuanzhuo,andLiuXiang,“Anomalydetectionbasedonnetworkflowdistribution,”JournalofTheChinaSocietyForScientificandTechnicalInformation,vol.31,no.12,pp.1407–1416,2012.
2、LanTian,Hong-GangZhang,andHongJiang,“Enhancingtrafficanomalydetectionthroughcorrelationanalysisandprincipalcomponentanalysis,”JournalofNetworkandComputerApplications,vol.87,pp.18–28,2017.
3、DeqingZou,LiLei,YuncongHong,andGergeKostoulas,“Anomalydetectionfornetworktrafficbasedonaclusteringalgorithm,”IEEEAccess,vol.5,pp.8087–8094,2017.
4、Liu,Jing,Feng,Dongyu,Cao,Lijuan,andetal.“TFSD:AnomalyDetectionAlgorithmBasedonTimeandFeatureSelectioninNetworkTraffic,”IEEEAccess,vol.5,pp.12217–12231,2017.
5、Jin,Xiaojie,Guo,Xiaolei,andFeng,Xiaobing.“AnImprovedNetw