基于SOM及K均值聚类方法的分布式入侵检测模型的研究的开题报告.docx
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基于SOM及K均值聚类方法的分布式入侵检测模型的研究的开题报告一、选题背景网络入侵已经成为互联网安全的严重问题,网络入侵不仅对个人隐私造成危害,同时还威胁到政府、军队等重要机构的安全。因此,研究网络入侵检测技术已成为当前互联网安全技术的热点和难点。传统的网络入侵检测技术主要包括基于特征的、基于统计的、基于规则的等方法,然而随着网络数据不断增大,这些方法不仅存在误报率高、漏报率高等问题,而且难以处理大量网络数据的问题。因此,如何利用分布式计算技术实现高效的入侵检测系统成为当前研究的重点。本文旨在探索基于SOM及K均值聚类方法的分布式入侵检测模型研究,提出一种高效、低误报率、低漏报率的入侵检测方法。二、研究目的本文旨在构建一种基于SOM及K均值聚类方法的分布式入侵检测模型,通过对网络数据进行聚类分析,识别网络入侵行为,提高入侵检测的准确率和效率。三、研究内容1.回顾和分析当前网络入侵检测技术的研究现状,包括传统的入侵检测方法的优缺点,现有分布式入侵检测方法的优缺点。2.研究并选择合适的聚类分析算法,如SOM和K均值聚类等。3.设计分布式入侵检测系统的整体架构,构建SOM及K均值聚类模型,并对实验所需的数据进行预处理。4.实现基于SOM及K均值聚类方法的分布式入侵检测系统,并进行实验验证,对结果进行分析和评估。5.总结和归纳研究成果,提出后续研究方向和建议。四、研究方法1.文献资料法:对现有网络入侵检测技术及分布式计算技术的研究进行回顾和分析,为研究提供理论基础。2.实验仿真法:利用UCIKDDCup1999数据集进行实验验证,使用SOM及K均值聚类算法构建入侵检测模型,通过实验结果来评估模型性能。3.统计分析法:对实验结果进行统计分析,并利用ROC曲线来评估模型的性能。五、预期成果1.设计并实现基于SOM及K均值聚类方法的分布式入侵检测模型,并进行实验验证,评估模型性能。2.提出一种高效的入侵检测方法,为分布式入侵检测技术的发展提供参考。3.形成一篇学术论文,对分布式入侵检测技术发展提出一些能够指导的思路。六、研究难点1.如何设计高效的分布式计算框架,并将其与SOM及K均值聚类算法相结合,提高入侵检测的准确率和效率。2.如何处理大量的网络数据,提高入侵检测的召回率,降低误报率和漏报率。3.如何构建一个真实可靠的网络入侵检测模型,并进行实验验证,评估模型性能。七、研究意义本研究将对分布式入侵检测技术的发展起到重要的推进作用,提高网络入侵检测的准确率和效率,为保障互联网安全做出贡献。