基于SNORT和二維檢測的入侵防御系統(tǒng)研究和實現(xiàn)的開題報告

基于SNORT和二維檢測的入侵防御系統(tǒng)研究和實現(xiàn)的開題報告一、選題背景：隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人們?nèi)粘；顒拥囊徊糠?。然而，網(wǎng)絡(luò)犯罪已經(jīng)成為現(xiàn)代社會的一大問題。因此，建立一套有效的網(wǎng)絡(luò)安全體系已經(jīng)成為現(xiàn)代社會的必要需求。目前，入侵檢測系統(tǒng)（IDS）已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的重要研究方向之一。二、選題意義：傳統(tǒng)的IDS主要使用規(guī)則和基于特征的檢測技術(shù)進行入侵檢測，但是這種方法所依靠的特征往往會受到攻擊者的規(guī)避和篡改，從而導(dǎo)致檢測的失效。因此，本課題借鑒二維特征檢測技術(shù)，結(jié)合SNORT入侵檢測系統(tǒng)，研究一種更加有效的入侵檢測方法，對于提升網(wǎng)絡(luò)安全保障具有重要的意義。三、研究內(nèi)容：1、建立基于二維特征檢測的入侵檢測模型，并進行模型優(yōu)化。2、在SNORT入侵檢測系統(tǒng)中實現(xiàn)二維特征檢測模型，并進行優(yōu)化。3、進行入侵檢測實驗，并對實驗結(jié)果進行分析和評估。四、研究方法：1、深入研究和掌握SNORT入侵檢測系統(tǒng)的原理和實現(xiàn)方式。2、系統(tǒng)學(xué)習(xí)二維特征檢測方法。3、設(shè)計實驗，并使用實驗數(shù)據(jù)對檢測模型進行評估。五、預(yù)期成果：1、建立一套基于二維特征檢測的入侵檢測模型。2、實現(xiàn)基于SNORT的入侵檢測系統(tǒng)，并集成二維特征檢測模型。3、通過實驗對檢測方法進行測試和優(yōu)化，提高入侵檢測的準確性和有效性。六、研究難點：1、二維特征檢測技術(shù)在實際應(yīng)用中存在的挑戰(zhàn)。2、如何將二維特征檢測技術(shù)與SNORT入侵檢測系統(tǒng)進行有效融合。七、預(yù)期工作計劃：1、前期學(xué)習(xí)和調(diào)研工作：梳理和歸納二維特征檢測技術(shù)和SNORT入侵檢測系統(tǒng)的相關(guān)文獻資料，深入掌握兩者的理論和實現(xiàn)方法，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和難點。2、樣本收集和預(yù)處理：收集入侵檢測相關(guān)的數(shù)據(jù)集，預(yù)處理數(shù)據(jù)以滿足實驗需求。3、模型建立和實現(xiàn)：基于二維特征檢測技術(shù)，建立入侵檢測模型，并實現(xiàn)到SNORT入侵檢測系統(tǒng)中。4、實驗設(shè)計和實施：設(shè)計針對實驗對象的實驗方案，開展實驗進行入侵檢測。5、實驗結(jié)果分析和報告撰寫：對實驗數(shù)據(jù)進行分析和整理，并以論文形式撰寫研究報告。八、參考文獻：1、YuntaoLi.Researchonintrusiondetectionbasedontwo-dimensionalfeaturedetectiontechnology[D].DonghuaUniversity,2018.2、JingmingJiang,ZhiyongXu,XinyuShi,etal.AnomalyDetectionforIndustrialControlNetworksUsingGRU-BasedDeepFeaturesandTwo-DimensionalConvolutionalNeuralNetworks[J].Sensors,2020,20(7):1901.3、MoM,WeiZ,ZhouY,etal.Intrusiondetectionbasedontwo-dimensionalconvolutionalneuralnetwork[C]//2018IEEEInternationalConferenceonInformationandAutomation.IEEE,2018:1295-1300.4、ZhangJ,LiuY,ChenJ,etal.Networkintrusiondetectionbasedontwo-dimensionalprincipalcomponentanalysis[C]//201911thInternationa