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SDN环境下的流量异常检测技术研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着网络的不断发展和普及，网络中流量的数量也在不断增加。我们必须采取有效的措施来保护网络的安全，以避免各种网络攻击和数据泄露等事件的发生。其中一种有效的方法是使用SDN技术来监视网络流量并检测任何异常流量的出现。SDN环境下的流量异常检测技术是值得深入研究的一个问题。
二、任务描述
本项目旨在研究SDN环境下的流量异常检测技术，并设计一种对于SDN网络可以有效地进行流量异常检测的算法或方法。具体而言，任务描述如下：
1.文献综述：对SDN环境下的流量异常检测技术相关的先前研究进行综述，分析不同方法的优点和缺点，明确需要解决的难点和问题。
2.算法设计：基于文献综述和研究分析，设计一种对于SDN网络流量异常检测的算法或方法，并进行详细描述。该算法或方法应包括流量采集、数据处理和识别异常流量的具体步骤。
3.实验设计：设计相应的实验环境并进行实验。实验将测试所设计的算法或方法的性能和准确性，以及对于不同类型攻击的检测能力。
4.实验结果分析：对实验结果进行分析，评估所设计的算法或方法的优缺点，比较该算法或方法与其他常用的SDN环境下的流量异常检测技术的差异，找出实验中出现的问题，并提出改进方案。
5.总结和展望：根据实验结果和分析，总结研究工作，提出未来的研究方向和改进思路，为下一步的研究提供参考。
三、预期成果
本项目的预期成果包括以下几个方面：
1.一篇关于SDN环境下的流量异常检测技术研究的论文，综述先前的相关研究、介绍所设计的算法或方法，评估所设计的算法或方法的性能和准确性，并提出未来的研究方向和改进思路。
2.一个SDN环境下的流量异常检测的软件模型或工具，可以检测SDN网络中的异常流量并及时报警。
四、研究时间
本次研究的周期为6个月，具体安排如下：
第1-2个月：文献综述、算法设计和实验环境设计。
第3-4个月：实验数据的采集、数据处理和算法或方法的实现。
第5-6个月：实验结果分析、论文撰写和总结。
五、研究团队
本项目需要一个有经验的研究团队，包括主要研究人员和辅助研究人员，每名研究人员都需要具备以下资质：
1.硕士及以上学历。
2.有网络安全、SDN、机器学习等相关领域的实际研究经验。
3.具备一定的编程和算法设计能力。
4.有良好的团队协作和沟通能力。
六、经费预算
本研究需要的经费包括设备购买、实验成本、人员薪资以及其他开支，预计总经费为50万元人民币。其中，设备购买费用20万元，实验成本10万元，人员薪资（含社保、公积金、福利等）20万元。其他开支包括出差、会议、专业报告等，预计费用为1万元。
七、参考文献
[1]孙明，孙靖宇，顾义安。软件定义网络环境下的入侵检测方法研究，清华大学学报。2016,56(6):76-83.
[2]李健，姜楠，吴沁阳。软件定义网络环境下的流量异常检测方法，计算机应用。2018，38(2):322-325.
[3]王婷婷，曾秀平，袁波。基于机器学习的软件定义网络流量异常检测方法研究，计算机科学。2019，86(5):244-248.