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基于深度学习的内部威胁检测方法研究的任务书
任务书
任务名称：基于深度学习的内部威胁检测方法研究
任务背景：如今，信息化时代的到来使得企业信息化程度逐步提升，企业大量的业务数据和关键信息来自于网络。然而，随着企业网络规模的不断扩大和员工数量的增加，安全威胁不断出现，特别是一些内部员工会触犯公司规定，直接或间接的向外泄露企业重要机密，或者是采取其他手段进行恶意攻击，弄虚作假，对公司经济利益、声誉和资源造成了严重影响。因此，如何提升企业内部安全威胁检测和防范能力成为了当今企业安全保护的重中之重。
任务目的：本次任务旨在通过研究深度学习技术，发掘其在内部威胁检测领域的应用价值，构建基于深度学习的内部安全威胁检测系统，采用一系列方法，如机器学习算法和大规模数据分析等，以识别和监测企业网络系统中的安全隐患，自动构建和学习企业网络系统的行为模式，快速捕获已知和未知的内部威胁活动。
任务内容：
1.深度学习基础理论研究：研究深度学习技术的理论基础，包括神经网络的模型结构、卷积神经网络、循环神经网络、深度置信网络等，了解其优缺点、适用范围、应用实例等。
2.内部威胁检测数据获取和处理：获取企业网络系统数据，如日志、网络流量等，采用数据预处理方法，如数据清洗、格式化、标准化等，使其更加适合深度学习模型的输入数据。
3.基于深度学习的内部威胁检测模型研究：针对企业网络系统数据的特点和安全监测需求，设计基于深度学习的内部威胁检测模型，以快速识别和监测内部威胁行为，增强企业内部威胁检测和安全防范能力。
4.实验分析和系统实现：在多个不同应用场景下，对比和分析基于深度学习技术的内部威胁检测方法和传统方法的性能和效果，构建完整的基于深度学习的内部威胁检测系统原型，实现实时监测、自动化分析和告警预警等功能。
任务要求：
1.掌握深度学习基础理论，熟练掌握至少一种深度学习技术的应用和开发。
2.具备计算机网络、计算机安全、机器学习等方面的知识背景，熟悉企业安全风险评估、网络安全攻击和防御技术、红蓝对抗测试等方面的知识。
3.具备数据分析能力和工具使用经验，能够使用常见的数据分析和可视化工具进行数据清理、分析、预测等操作。
4.能够使用Python、Java、C++等计算机语言进行编程，了解一些深度学习框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等，并能使用对应框架进行深度学习模型构建和训练。
5.具备在团队中协作和沟通的能力，具有较强的分析思考能力和问题解决能力，能够独立思考和完成任务。
任务成果：
1.模型设计和实现，包括模型架构、实验结果及对比分析、应用实例等相关内容，形成一篇学术论文，参加相关学术会议或发表在相关学术期刊上。
2.基于深度学习的内部威胁检测系统软件原型，该系统具有实时监测、自动分析和告警预警等功能，并能够在多个不同应用场景下测试和验证。
3.实验数据集和相关代码、技术文档等。
参考文献：
[1]陈晓静.基于深度学习的内部威胁检测和防范技术研究[D].北京邮电大学,2019.
[2]伦连营,谢亚军,齐泽昌.基于深度学习的内部安全事件检测方法[J].计算机工程,2020,46(3):245-250.
[3]常威.基于深度学习的企业内部威胁检测方法研究[D].北京邮电大学,2018.