基于聚類(lèi)的入侵檢測(cè)方法研究的中期報(bào)告

基于聚類(lèi)的入侵檢測(cè)方法研究的中期報(bào)告中期報(bào)告：基于聚類(lèi)的入侵檢測(cè)方法研究一、研究背景網(wǎng)絡(luò)入侵已經(jīng)成為當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代中的重大安全隱患，因此有效的入侵檢測(cè)對(duì)于保障網(wǎng)絡(luò)安全具有極其重要的意義。傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)技術(shù)主要基于模式識(shí)別和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，這些方法主要針對(duì)已知的攻擊形式進(jìn)行檢測(cè)，效果受到了很大的限制，而針對(duì)未知的攻擊方式，傳統(tǒng)技術(shù)的效果就更低了。因此，需要一種可以自適應(yīng)地學(xué)習(xí)新的攻擊方式的入侵檢測(cè)方法，聚類(lèi)方法可以通過(guò)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的特征，識(shí)別多種攻擊形式，具有很大的研究?jī)r(jià)值。二、研究?jī)?nèi)容1.研究聚類(lèi)方法在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用本研究主要圍繞聚類(lèi)技術(shù)在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行研究。聚類(lèi)技術(shù)可以通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征，識(shí)別多種攻擊形式。本研究將采用K-means聚類(lèi)方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，并與傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證聚類(lèi)方法在入侵檢測(cè)中的有效性。2.構(gòu)建入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集為了驗(yàn)證入侵檢測(cè)的可行性，本研究需要構(gòu)建一個(gè)合適的入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集。本研究將在已有的入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步深入挖掘數(shù)據(jù)，整理相關(guān)特征，最終建立起適合聚類(lèi)技術(shù)的數(shù)據(jù)集。三、研究難點(diǎn)1.數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)聚類(lèi)方法對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量有較高的要求，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)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(yù)處理中，需要考慮到不同的攻擊類(lèi)型之間的差異性，以及數(shù)據(jù)稀疏性等問(wèn)題。2.聚類(lèi)算法優(yōu)化聚類(lèi)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(wèn)題。因此，本研究需要對(duì)聚類(lèi)算法進(jìn)行優(yōu)化，找出最優(yōu)的參數(shù)。3.模型評(píng)估指標(biāo)的選擇本研究需要選擇合適的入侵檢測(cè)模型評(píng)估指標(biāo)。因?yàn)樵u(píng)估指標(biāo)會(huì)直接影響到入侵檢測(cè)模型的評(píng)估結(jié)果，從而對(duì)模型的結(jié)果產(chǎn)生影響。四、研究計(jì)劃1.文獻(xiàn)調(diào)研預(yù)計(jì)時(shí)間：1周主要任務(wù)：對(duì)聚類(lèi)方法在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行深入學(xué)習(xí)，了解目前國(guó)內(nèi)外的研究進(jìn)展，查閱相關(guān)文獻(xiàn)，確定聚類(lèi)算法和評(píng)估指標(biāo)。2.數(shù)據(jù)集構(gòu)建預(yù)計(jì)時(shí)間：4周主要任務(wù)：從現(xiàn)有的入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集中，提取出特征，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、降維等操作，最終建立起適合聚類(lèi)技術(shù)的數(shù)據(jù)集。3.模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)預(yù)計(jì)時(shí)間：10周主要任務(wù)：基于聚類(lèi)算法，設(shè)計(jì)入侵檢測(cè)模型，并實(shí)現(xiàn)該模型，嘗試解決模型中的一系列問(wèn)題，如參數(shù)優(yōu)化，聚類(lèi)中心的選擇等。4.實(shí)驗(yàn)分析與結(jié)果總結(jié)預(yù)計(jì)時(shí)間：2周主要任務(wù)：根據(jù)已構(gòu)建的入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集，對(duì)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，選定評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行模型性能評(píng)估，提出改進(jìn)方案，最終對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)。五、參考文獻(xiàn)[1]賴宇玲,周慧波,潘軍.大規(guī)模數(shù)據(jù)中基于K-Means聚類(lèi)的入侵檢測(cè)方法研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2020,40(3):683-687.[2]朱強(qiáng),王勇華,王泉永,等.基于KMeans聚類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2015,42(5):195-200.[3]RomanoFM,CitraroS,GiordanoS,etal.ClusteringNetworkFlowsforIntrusionDetection[J].IEEE