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基于网络流量行为分析的僵尸网络检测和追踪方法研究的开题报告
一、选题背景
在当前的网络环境下，僵尸网络病毒危害严重。僵尸网络是指由远程黑客或病毒控制的大量互联网上的计算机，这些计算机之间形成一种网络关系，可以通过搭建控制服务器对被控制的计算机进行远程操控，实现各种网络攻击行为，如洪水攻击、DDoS攻击等，对目标系统造成严重破坏。因此，对僵尸网络进行检测和追踪成为当前网络安全研究的热点之一。
目前，已有多种检测和追踪方法被研究出来，如基于主机的检测和基于流量的检测等。其中，基于网络流量分析的检测方法成为了研究的重点之一，该方法通过监控网络流量，分析流量中的行为特征，从而实现对僵尸网络的检测和追踪。
二、研究内容和研究目的
本研究拟以网络流量行为分析为基础，探索一种针对僵尸网络的检测和追踪方法。具体的研究内容包括：对网络流量的监控和捕获、对流量数据进行处理和分析、提取流量中的行为特征、建立模型进行发现和判定僵尸网络。本研究旨在发掘网络流量中的隐性特征，提高僵尸网络的检测效率和精度，同时能够实现对僵尸网络的追踪和定位，以便及时采取措施阻止或清除僵尸网络。
三、研究方法和技术路线
本研究将以网络流量的实时监控和分析为基础，进行建模分析、特征提取和分类判定。具体的技术路线如下：
（1）网络流量获取：网络流量的获取一般可以通过多种途径实现，如通过网卡、路由器或网络分析仪等设备进行获取。本研究将基于软件方式对网络流量进行捕获，通过Winpcap等库对流量进行实时监控和抓取。
（2）流量数据处理和分析：对捕获的流量数据进行处理和分析，可以采用多种方法，如数据可视化、流水线处理、模型分析等。本研究将重点采用模型分析的方法，通过构建模型对流量数据进行分类分析。
（3）提取流量中的行为特征：本研究将首先对流量数据进行分析和建模，提取出流量中的行为特征，如源地址、目的地址、端口号、通信频率等，通过这些特征建立网络行为模型。
（4）基于模型进行僵尸网络分类判定：根据特征建立的行为模型，可以进行僵尸网络的分类判定，发现和定位潜在的威胁。通过对分类判定结果的综合分析和对比，更加准确地判定真实的僵尸网络。
四、预期成果和研究意义
本研究的预期成果是基于网络流量行为分析的僵尸网络检测和追踪方法。将流量数据的分析和建模的方法相结合，发掘流量数据中的行为特征，实现对潜在僵尸网络的检测和追踪，提高网络安全防护的精度和效率。该方法具备普适性和通用性，可应用在多种网络环境下，特别是对于大型网络系统的网络安全而言，更有重要的实用意义。
五、研究计划和指导思路
本研究预计使用3-4个月时间进行，具体的研究计划如下：
第一阶段：调研和背景分析，对各种网络安全检测技术和僵尸网络检测方法进行梳理和分析，为实验提供基础。
第二阶段：网络流量捕获和数据整合，获取流量数据，对数据进行整合和预处理，为后续建模和分析打下基础。
第三阶段：模型分析和特征提取，建立网络行为模型，提取流量中的行为特征，通过特征分析判别僵尸网络。
第四阶段：模型测试和实验验证，通过一定的实验模拟和验证，测试所建立模型的精度和可靠性，为实际应用提供参考。
该研究的指导思路是从网络流量行为分析的角度出发，探究网络流量的隐藏特征和属性，建立模型，提高僵尸网络检测和追踪的效率和精度。同时该研究将结合实际情况，结合适当的加密技术和安全策略，以协同防御的方式，实现对僵尸网络的有效防御和管理，对于加强网络安全，保护网络系统的稳定和安全性，具有重要的理论和实际应用价值。