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基于图表示学习的内网横向移动检测关键技术研究的开题报告
一、选题背景和研究意义
网络安全一直是当前互联网领域中备受瞩目的研究领域之一，而网络攻击则是网络安全中最为核心的问题。内网横向移动攻击在当前网络攻击中已逐渐成为窃密网络、APT等重大网络安全威胁之一。内网横向移动攻击指的是针对企业内网的攻击行为，一旦攻击者进入了企业内网，他不仅可以感染单个主机，还可以在内网中进行水平扩散，从而控制大量的设备，给整个企业网络带来威胁。研究如何有效防御内网横向移动攻击，对保障企业内网信息安全，维护国家信息安全具有十分重要的意义。
传统的网络安全解决方案主要是基于黑白名单的方式，即通过限制或允许某些IP的访问来达到安全防御的目的。而针对内网横向移动攻击的防御，需要考虑攻击者对网络的深度渗透以及恶意代码的多变和自适应性，这就增加了传统安全技术的难度。面对这些挑战，需要通过更加先进的技术对内网横向移动攻击进行快速识别和有效防御。
基于图表示学习的内网横向移动检测技术具有巨大的应用潜力，可以通过对网络拓扑结构和攻击行为进行系统建模，对内网横向移动攻击进行快速识别和精确定位，这可以有效提高内网的安全性能和防护能力，大大降低企业遭受的损失和危害，因此，本文将针对基于图表示学习的内网横向移动检测关键技术进行研究。
二、研究内容和目标
本文主要以基于图表示学习的内网横向移动检测为研究方向，重点开展以下内容：
1.建立内网拓扑结构模型
本文将以网络拓扑结构为基础，通过无向图的网络结构对企业内网的设备和连接进行建模。针对内网中的路由器和交换机设备，建立其节点模型，并通过网卡、MAC地址等关键信息对设备进行区分和描述；针对IP地址，建立对应的边模型，并建立边权重函数，通过IP地址的流量等关键信息对不同的连接进行描述，从而建立完整的内网拓扑结构模型。
2.研究基于图表示学习的内网横向移动检测技术
本文将基于图表示学习技术，对企业内网拓扑结构和攻击行为进行系统建模和分析。主要研究包括图神经网络模型的建立、基于自编码器的表示学习方法、基于图的分类和聚类算法、基于图的半监督学习方法等。通过深度学习算法对内网进行全局建模，通过多维特征对大规模样本进行训练，构建横向移动检测算法模型。
3.实现内网横向移动检测原型系统
本文将基于上述模型和算法，设计并实现内网横向移动检测原型系统，该系统主要包括数据预处理、模型训练、横向移动检测等模块。通过在实际内网环境中进行实验验证，评估模型的准确性和实用性，进一步改进优化相关算法。
三、研究方法
本文主要采用以下两种研究方法
1.数据采集和预处理
本文将利用数据包嗅探技术，采集内网数据包，通过数据预处理对采集到的数据进行整合、去重、清洗等操作，将其转换为图数据格式。同时，可以根据实际情况，随机生成一定比例的人工攻击数据，以增加内网横向移动攻击检测的难度和准确性。
2.基于图表示学习的内网横向移动检测
本文将采取深度学习中的图表示学习技术，以网络拓扑结构和攻击行为为基础，对内网进行系统建模和分析。主要研究包括构建网络拓扑图、构建图神经网络模型、建立横向移动检测算法模型等方法。
四、论文创新点
1.基于图表示学习的内网横向移动检测技术，利用图神经网络模型，以网络拓扑结构和攻击行为为基础，对内网进行系统建模和分析，从而提高对内网横向移动攻击的检测能力。
2.针对内网拓扑结构和攻击行为进行系统建模和分析，对内网攻击作出准确的检测和精确的定位，提高了企业内网的安全性能和防护能力。
3.通过实验验证，进一步验证本研究所提出的基于图表示学习的内网横向移动检测技术的准确性和实用性，为内网横向移动攻击的防御提供有效解决方案。
五、论文预期成果
1.文献综述，综合分析现有文献中基于图表示学习的内网横向移动检测技术研究现状和不足之处，并提出针对性的研究思路和方法。
2.基于图表示学习的内网横向移动检测技术，通过实验验证，比较和评估不同算法模型的优劣性，完善和优化相关算法，最终提供一套可行的内网横向移动检测解决方案。
3.研究成果将以科研论文的形式发表在国内外权威期刊和会议上，以便更好地为相关领域的研究和实践提供借鉴参考。
六、论文工作计划
1.研究相关文献，并对文献进行综述和分析（2周）
2.数据采集、预处理，并进行网络拓扑结构和攻击行为建模（4周）
3.基于图表示学习的内网横向移动检测技术研究，并构建检测算法模型（8周）
4.设计和开发内网横向移动检测系统，并进行实验验证（10周）
5.论文撰写和修改，并准备发表论文的相关工作（6周）
通过以上研究工作，达到了对基于图表示学习的内网横向移动检测的关键技术研究的目标，为内网安全提供了更加优秀的解决方法，具有重要实用价值。