改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與D-S證據(jù)理論融合在入侵檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用的開題報告

改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與D-S證據(jù)理論融合在入侵檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用的開題報告一、選題背景及意義隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及，網(wǎng)絡(luò)安全問題變得越來越重要。由于互聯(lián)網(wǎng)的開放性，使得網(wǎng)絡(luò)容易受到各種威脅，例如：入侵、拒絕服務(wù)攻擊、木馬、蠕蟲、病毒等等。網(wǎng)絡(luò)入侵檢測作為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的重要技術(shù)之一，可以通過監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)流量、檢測惡意流量、分析行為等手段，及時發(fā)現(xiàn)并防止惡意攻擊，保障網(wǎng)絡(luò)的安全性。目前，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在入侵檢測方面已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，但是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分問題，例如：樣本集大小的影響、缺乏抗噪能力等，難以獲得較好的性能表現(xiàn)。因此，有必要從不同的角度嘗試提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。D-S證據(jù)理論是一種用于處理不確定性數(shù)據(jù)的方法，其優(yōu)點(diǎn)是可以有效地處理不確定性問題，可以有良好的抗噪性能，因此可以與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合使用，以提高入侵檢測系統(tǒng)的性能。二、研究內(nèi)容及思路本文將研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與D-S證據(jù)理論組合在入侵檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用，主要包括以下研究內(nèi)容：1.分析網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，確定入侵檢測系統(tǒng)的輸入特征。2.建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型，并優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。3.探究使用D-S證據(jù)理論對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化的方法，提高模型的性能。4.實(shí)現(xiàn)入侵檢測系統(tǒng)，并對所提出的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及性能評估。研究思路如下：1.對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、篩選，并將其轉(zhuǎn)換為可供BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的特征向量，作為入侵檢測系統(tǒng)的輸入。2.建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過選擇合適的損失函數(shù)、激活函數(shù)、優(yōu)化器和正則化等方法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高模型的性能。3.借助D-S證據(jù)理論，使用Dempster-Shafer算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，從而提高其性能。4.實(shí)現(xiàn)基于所提出的方法入侵檢測系統(tǒng)，并采用KDD-CUP99數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及性能評估，通過比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果，評估所提出的方法的性能表現(xiàn)。三、預(yù)期成果1.分析網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，確定入侵檢測系統(tǒng)的輸入特征。2.建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型，并優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。3.探究使用D-S證據(jù)理論對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化的方法，提高模型的性能。4.實(shí)現(xiàn)入侵檢測系統(tǒng)，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及性能評估。5.提出的方法能夠有效地提高網(wǎng)絡(luò)的性能，達(dá)到較好的性能表現(xiàn)。四、研究難點(diǎn)及解決方案1.針對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的特征提取和預(yù)處理問題，可以采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等方法進(jìn)行處理。2.模型優(yōu)化方面，可以結(jié)合其他的優(yōu)化方法，例如：遺傳算法、粒子群算法等。3.D-S證據(jù)理論的使用，需要充分研究Dempster-Shafer算法的原理和實(shí)現(xiàn)方法，較好的掌握其使用技巧。4.在實(shí)驗(yàn)結(jié)果的評估方面，可以運(yùn)用ROC曲線、精確率-召回率等評估指標(biāo)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的客觀評價。五、可能的創(chuàng)新點(diǎn)1.將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與D-S證據(jù)理論相結(jié)合，在入侵檢測方面取得更好的性能表現(xiàn)。2.在實(shí)驗(yàn)評估方面，采用廣泛使用的KDD-CUP99數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試，比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性。3.所提出的方法具有一定的普適性和可擴(kuò)展性，在其他領(lǐng)域也可以進(jìn)行應(yīng)用。六、參考文獻(xiàn)1.LiS,ZhaoS,ZhaoZ,etal.IntrusiondetectionmodelandoptimizationbasedonBPneuralnetworkandLS-SVM[J].JournalofIntelligent&FuzzySystems,2018,35(1):849-859.2.XuX,XuQ,WangY,etal.IntrusiondetectionsystembasedonD-StheoryandBPneuralnetwork[J].JournalofElectronicScienceandTechnology,2020,18(3):263-268.3.JhaSK,ChauhanDS.HybridIntrusionDetectionSystemforNetworkSecurityusingBP-NNandPCA[C]//20202ndInternationalConferenceonEmergingTrendsinElectrical,CommunicationandInformationTechnologies(ICECIT).IEEE,2020:1-5.4.ZamanA,IslamMR,IndraratnaB.AComparativeStudyofD-STheoryBasedMachineLearning