基于聚類的入侵檢測方法研究的中期報告

基于聚類的入侵檢測方法研究的中期報告中期報告：基于聚類的入侵檢測方法研究一、研究背景網(wǎng)絡入侵已經成為當今互聯(lián)網(wǎng)時代中的重大安全隱患，因此有效的入侵檢測對于保障網(wǎng)絡安全具有極其重要的意義。傳統(tǒng)的入侵檢測技術主要基于模式識別和統(tǒng)計學方法，這些方法主要針對已知的攻擊形式進行檢測，效果受到了很大的限制，而針對未知的攻擊方式，傳統(tǒng)技術的效果就更低了。因此，需要一種可以自適應地學習新的攻擊方式的入侵檢測方法，聚類方法可以通過學習網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)的特征，識別多種攻擊形式，具有很大的研究價值。二、研究內容1.研究聚類方法在入侵檢測中的應用本研究主要圍繞聚類技術在入侵檢測中的應用進行研究。聚類技術可以通過學習數(shù)據(jù)的特征，識別多種攻擊形式。本研究將采用K-means聚類方法對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行分類，并與傳統(tǒng)的入侵檢測技術進行對比，驗證聚類方法在入侵檢測中的有效性。2.構建入侵檢測數(shù)據(jù)集為了驗證入侵檢測的可行性，本研究需要構建一個合適的入侵檢測數(shù)據(jù)集。本研究將在已有的入侵檢測數(shù)據(jù)集的基礎上，進一步深入挖掘數(shù)據(jù)，整理相關特征，最終建立起適合聚類技術的數(shù)據(jù)集。三、研究難點1.數(shù)據(jù)預處理技術聚類方法對數(shù)據(jù)的質量有較高的要求，需要對原始數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)規(guī)范化，以及數(shù)據(jù)降維等操作。在數(shù)據(jù)預處理中，需要考慮到不同的攻擊類型之間的差異性，以及數(shù)據(jù)稀疏性等問題。2.聚類算法優(yōu)化聚類方法本身存在著一些缺陷，例如容易陷入局部最優(yōu)解等問題。因此，本研究需要對聚類算法進行優(yōu)化，找出最優(yōu)的參數(shù)。3.模型評估指標的選擇本研究需要選擇合適的入侵檢測模型評估指標。因為評估指標會直接影響到入侵檢測模型的評估結果，從而對模型的結果產生影響。四、研究計劃1.文獻調研預計時間：1周主要任務：對聚類方法在入侵檢測中的應用進行深入學習，了解目前國內外的研究進展，查閱相關文獻，確定聚類算法和評估指標。2.數(shù)據(jù)集構建預計時間：4周主要任務：從現(xiàn)有的入侵檢測數(shù)據(jù)集中，提取出特征，并進行數(shù)據(jù)清洗、降維等操作，最終建立起適合聚類技術的數(shù)據(jù)集。3.模型設計與實現(xiàn)預計時間：10周主要任務：基于聚類算法，設計入侵檢測模型，并實現(xiàn)該模型，嘗試解決模型中的一系列問題，如參數(shù)優(yōu)化，聚類中心的選擇等。4.實驗分析與結果總結預計時間：2周主要任務：根據(jù)已構建的入侵檢測數(shù)據(jù)集，對模型進行實驗驗證，選定評估指標進行模型性能評估，提出改進方案，最終對實驗結果進行分析和總結。五、參考文獻[1]賴宇玲,周慧波,潘軍.大規(guī)模數(shù)據(jù)中基于K-Means聚類的入侵檢測方法研究[J].計算機應用,2020,40(3):683-687.[2]朱強,王勇華,王泉永,等.基于KMeans聚類的網(wǎng)絡入侵檢測方法[J].計算機科學,2015,42(5):195-200.[3]RomanoFM,CitraroS,GiordanoS,etal.ClusteringNetworkFlowsforIntrusionDetection[J].IEEE