基于差异度的网络事件群演化趋势建模方法研究的开题报告一、课题背景随着互联网技术的不断发展，网络攻击与安全事件的频繁发生给人们的生产和生活都带来了极大的影响。如何从复杂的网络事件数据中提取有用的信息，以更好地进行网络安全管理与应急响应，成为当前网络安全领域的重要研究方向。而网络事件群是指发生在网络中较长时间内、带有特定的主题和影响面的相关事件的集合。对网络事件群的建模可以帮助对网络安全态势有更加深入和全面的把握。传统的网络事件群建模方法多采用基于聚类、关联规则等统计学方法。这些方法以样本点或事件之间的相似性作为建模和预测的基础，难以考虑事件的演化过程和趋势。而事件群的演化既具有时间性，又具有主题性和关联性，如何从多个角度来描述事件群的演化规律是解决网络事件群建模问题的难点和热点。因此本研究将采用基于差异度的网络事件群演化趋势建模方法，基于事件群之间的变化和特定主题的跟踪，从多个角度探索事件群的演化规律，以期为网络安全管理提供更加有效和可靠的解决方案。二、研究内容（一）理论探究1.基于差异度的网络事件群演化趋势建模方法概述及特点分析。2.事件群的演化规律分析及相关研究综述。3.差异度的概念解析和方法应用，包括差异度的计算方法、特点及其在网络事件群建模中的应用。（二）模型建立1.事件群样本的特征提取与分析：采用机器学习方法对事件群的各项特征进行提取和分析，包括事件主题、事件发生时间、事件类型和受影响范围等因素。2.基于差异度的事件群演化趋势建模方法：基于不同角度与主题下的事件群中存在的异同之处，来建立事件群的演化趋势模型。其中，主要包括事件群之间的相似性度量、随时间的变化特点分析和模型更新等方面。3.差异度的计算方法：基于差异度的计算方法，让事件群之间的变化可视化，为模型建立提供依据。如事件数目、主题变化和受影响范围等方面的差异度。（三）实验验证1.数据采集与处理：选取具有代表性的实际网络安全事件数据，对本研究进行实验验证。2.差异度的计算和模型建立：采用Python等主流语言编写程序，对基于差异度的网络事件群演化趋势建模方法进行实验模拟与演示，提取其变化规律。3.模型评价与推广：在实验数据上进行模型效果评价和分析，并完成模型的推广与应用研究。三、研究意义本研究的主要意义在于：1.探索一种基于差异度的网络事件群演化趋势建模方法，对于分析网络事件的演化规律具有一定的参考价值。2.建立基于差异度的网络事件群演化趋势模型，有助于提高网络安全的管理和监测水平。3.扩展和丰富网络安全数据分析与建模的研究思路，对于推动网络安全领域的发展和应用具有重要的意义。四、参考文献[1]李海涛,宋贵民,赵士雷,等.基**一同的关联规则挖掘方法[J].计算机工程与设计,2018,39(7):1863-1867,1898.[2]邓慧佳,许影智.基于关联规则信息爬虫的电商网站刷单行为识别方法[J].计算机工程与科学,2020,42(6):1121-1127.[3]刘艳华,郭翔,王焱,等.基于深度学习的银行业金融卡欺诈检测研究[J].计算机工程与科学,2021,43(7):1451-1458.[4]黄艳丽,高燕.贪心算法结合增强学习的Web漏洞利用检测研究[J].计算机工程与科学,2021,43(7):1499-1509.[5]牛晨,胡广福.GAN结合进化算法的代码克隆增量同步检测方法[J].计算机工程与科学,2021,43(7):1551-1562.