基于SNORT和二维检测的入侵防御系统研究和实现的开题报告.docx

基于SNORT和二维检测的入侵防御系统研究和实现的开题报告 一、选题背景： 随着网络技术的不断发展，互联网已经成为人们日常活动的一部分。然而，网络犯罪已经成为现代社会的一大问题。因此，建立一套有效的网络安全体系已经成为现代社会的必要需求。目前，入侵检测系统（IDS）已经成为网络安全领域的重要研究方向之一。 二、选题意义： 传统的IDS主要使用规则和基于特征的检测技术进行入侵检测，但是这种方法所依靠的特征往往会受到攻击者的规避和篡改，从而导致检测的失效。因此，本课题借鉴二维特征检测技术，结合SNORT入侵检测系统，研究一种更加有效的入侵检测方法，对于提升网络安全保障具有重要的意义。 三、研究内容： 1、建立基于二维特征检测的入侵检测模型，并进行模型优化。 2、在SNORT入侵检测系统中实现二维特征检测模型，并进行优化。 3、进行入侵检测实验，并对实验结果进行分析和评估。 四、研究方法： 1、深入研究和掌握SNORT入侵检测系统的原理和实现方式。 2、系统学习二维特征检测方法。 3、设计实验，并使用实验数据对检测模型进行评估。 五、预期成果： 1、建立一套基于二维特征检测的入侵检测模型。 2、实现基于SNORT的入侵检测系统，并集成二维特征检测模型。 3、通过实验对检测方法进行测试和优化，提高入侵检测的准确性和有效性。 六、研究难点： 1、二维特征检测技术在实际应用中存在的挑战。 2、如何将二维特征检测技术与SNORT入侵检测系统进行有效融合。 七、预期工作计划： 1、前期学习和调研工作：梳理和归纳二维特征检测技术和SNORT入侵检测系统的相关文献资料，深入掌握两者的理论和实现方法，了解该领域的研究现状和难点。 2、样本收集和预处理：收集入侵检测相关的数据集，预处理数据以满足实验需求。 3、模型建立和实现：基于二维特征检测技术，建立入侵检测模型，并实现到SNORT入侵检测系统中。 4、实验设计和实施：设计针对实验对象的实验方案，开展实验进行入侵检测。 5、实验结果分析和报告撰写：对实验数据进行分析和整理，并以论文形式撰写研究报告。 八、参考文献： 1、Yuntao Li. Research on intrusion detection based on two-dimensional feature detection technology[D]. Donghua University, 2018. 2、Jingming Jiang, Zhiyong Xu, Xinyu Shi, et al. Anomaly Detection for Industrial Control Networks Using GRU-Based Deep Features and Two-Dimensional Convolutional Neural Networks[J]. Sensors, 2020, 20(7): 1901. 3、Mo M, Wei Z, Zhou Y, et al. Intrusion detection based on two-dimensional convolutional neural network[C]//2018 IEEE International Conference on Information and Automation. IEEE, 2018: 1295-1300. 4、Zhang J, Liu Y, Chen J, et al. Network intrusion detection based on two-dimensional principal component analysis[C]//2019 11th International Conference on Advanced Computational Intelligence(ICACI). IEEE, 2019: 345-350.