基于误用检测的网络入侵检测系统设计与实现的开题报告1、研究背景和意义网络安全在当今社会已经变得越来越重要，网络入侵事件时常发生，对于企业和个人的数据安全造成较大的威胁。传统的网络入侵检测系统主要基于特征匹配算法来完成，但由于攻击者使用不同的攻击方式和工具，使得传统的网络入侵检测系统在检测未知攻击时表现不尽如人意。因此，本项目将提出一种基于误用检测的网络入侵检测系统，以尽可能准确地检测出网络入侵事件。2、研究内容本项目的主要研究内容包括以下几个方面：1）研究误用检测算法，以适应网络入侵检测的特殊要求。2）搜集网络数据，并对该数据进行预处理和特征提取，用于后续的入侵检测工作。3）建立网络入侵检测模型，整合误用检测算法和传统的特征匹配算法，对网络数据进行分析和检测，实现入侵检测功能。4）对模型进行测试，评估模型的检测效率和准确性。3、研究方法本项目主要采用以下研究方法：1）误用检测算法研究，通过文献综述、实验等方式研究误用检测算法的原理和应用场景。2）数据准备和特征提取，从公开网络数据中搜集数据，并通过数据预处理和特征提取等步骤，提取出可供模型使用的特征。3）网络入侵检测模型建立，将误用检测算法和传统的特征匹配算法进行整合，建立网络入侵检测模型。4）模型测试和评估，对建立的网络入侵检测模型进行测试，并对检测效率和准确性等指标进行评估，提高模型的检测能力。4、研究意义本项目提出的基于误用检测的网络入侵检测系统，可以在一定程度上解决传统的网络入侵检测系统在检测未知攻击方面的不足。该系统可以尽可能提高网络安全性和数据的隐私保护能力，具有较高的实用性和推广价值。5、预期成果本项目预期的主要成果如下：1）一种基于误用检测的网络入侵检测模型，包括模型的建立和实现。2）一份完整的技术报告，包括模型的详细介绍、实验结果分析和技术创新点等。3）一篇相关领域的学术论文。4）一份基于误用检测的网络入侵检测系统的开源代码。6、研究进度安排本项目的研究计划如下：1）在项目启动后的第1-2周，完成相关文献的收集和整理，包括误用检测算法、网络入侵检测原理等方面的文献。2）在第3-4周，对网络数据进行搜集和预处理，提取出可用的数据特征。3）在第5-6周，建立网络入侵检测模型，并实现误用检测算法的整合。4）在第7-8周，测试模型，对模型的检测效率和准确性等指标进行评估。5）在第9-10周，对模型进行改进，提高模型的检测能力。6）在第11-12周，撰写技术报告和学术论文，发布开源代码。7、参考文献[1]GaoH,ZhuT,HuangJ.ALarge-ScaleStudyofMobileMalwareAges[M].Springer,Cham,2020.[2]WangR,ZhangY,HuangX,etal.AnInsiderThreatDetectionFrameworkBasedonSupervisedLearning[M].IEEE,2018.[3]LiZ,LiB.AnOverviewofMachineLearning-BasedIntrusionDetectionSystem[J].ACMComputingSurveys(CSUR),2019,51(1):1-35.[4]高军田.基于深度学习的网络入侵检测研究[J].北京邮电大学学报,2020,43(05):108-115.[5]熊伟社,王昆,周辉,等.基于机器学习的iOS移动设备恶意软件检测研究[J].软件学报,2019,30(02):555-570.