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僵尸网络异常流量分析与检测的开题报告

一、选题背景及意义

随着信息技术的发展，网络已经成为人们日常工作和生活中不可或缺的一部分，将信息传输、交流和存储变得更加迅速、高效和方便。然而，网络安全问题也日益严重。其中，僵尸网络攻击（zombienetworkattack）已成为当前网络安全领域中的一大威胁。

僵尸网络攻击是指开发者利用病毒、木马等恶意程序感染普通计算机和其他网络终端设备，让这些设备在攻击指令下组成一个庞大的网络机器人军团，从而实施DDoS（分布式拒绝服务攻击）、窃取信息、传播恶意代码等攻击行为，导致网络服务瘫痪、数据泄露、用户信息被盗窃等危害。

由于僵尸网络攻击对网络安全造成的威胁性质复杂，难以完全预防，因此及时发现、分析和检测僵尸网络异常流量就显得尤为重要。本论文将会通过分析僵尸网络攻击的常见特征和工作原理，探究使用机器学习方法来实现异常流量检测的可行性，并对其进行深入研究。

二、研究内容和思路

2.1僵尸网络攻击的特征和工作原理

通过对现有的研究成果和攻击事件案例的分析，研究僵尸网络攻击的特征和工作原理，探讨其攻击手段、传播方式、攻击方案、组织结构等因素。

2.2基于机器学习的僵尸网络异常流量分析与检测

通过分析目前已有的基于机器学习的网络异常流量检测算法，探究应用机器学习方法进行僵尸网络异常流量检测的可行性及优势。进一步研究常见的机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，并进行实验验证与比较。

2.3基于机器学习的僵尸网络攻击实例分析

针对实际的僵尸网络攻击事件，选取数据样本进行实验，分析其攻击路径和攻击特征，将其映射为机器学习模型的训练数据，并在模型上进行验证及检测。

2.4基于机器学习模型的实时检测方案

将前面的研究结果结合起来，设计一套基于机器学习模型的实时僵尸网络异常流量检测方案。实验中将实现流量包拦截、攻击路径还原、可视化统计等功能，以提高检测精度和实时性。

三、拟采取的论文方法

本论文将采取文献综述、理论分析、实验模拟、数据展示等方法，分别对僵尸网络攻击的特征和攻击手段、机器学习的相关算法及其在僵尸网络异常流量分析与检测中的应用、实际数据的分析和处理、最后进行实时检测方案的设计与实现，力求深入探讨机器学习在网络安全中的应用，为网络安全领域的相关研究提供新思路。