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一种基于局域网内的网络行为分析的实现的开题报
告
1.研究背景
随着信息化进程的加速,计算机网络应用越来越广泛,日复一日
生着海量的网络流量数据。这些数据包括网络连接、会话、传输协议等,
记录着网络中每个数据包的来源、目的地、协议、时间戳等信息。而虽
然网络技术已经日益发展,无线技术也层出不穷,但网络安全问题仍然
是制约互联网发展的瓶颈之一。网络攻击逐渐复杂化,新型攻击不断涌
现,加之国家和各大公司对网络安全威胁的重视程度越来越高,实时监
控、审计和分析网络流量已成为维护网络安全的重要方法和手段之一。
2.研究问题和目的
在局域网内,基于网络行为分析的实现一直是研究的热点,因为攻
击者往往会选择向被攻击对象最近的单点发起攻击,而企业内部的安全
威胁也可以通过网络行为分析技术来解决。本文所研究的问题主要是局
域网内的网络行为分析,在合理的粒度上对小规模网络进行实时监控、
审计和分析,以识别异常行为和窃密行为等网络安全威胁。
3.研究方法和步骤
本文将采用数据挖掘技术、机器学习技术和网络流分析技术来实现
基于局域网内的网络行为分析。具体步骤如下:
(1)数据预处理:对于原始数据包,需要进行数据清洗和去重操作,
将重复的和无效的数据包进行过滤。
(2)特征提取:对网络数据流进行特征抽取,提取每个数据包的IP
地址、端口号、协议等信息,并计算网络流量、会话数、连接时间等特
征。
(3)异常检测:采用机器学习技术对特征进行训练模型,识别出网
络异常行为和安全威胁,如入侵行为、嗅探行为等。
(4)交互式分析:将分析结果可视化呈现,并提供用户界面进行交
互式分析。
4.预期结果和意义
预期结果是设计一套基于局域网内的网络行为分析系统,实现网络
流量监控、分析和异常检测功能,能够快速识别异常行为和安全威胁,
解决小规模网络内部的安全隐患。在商业方面,该系统可以用于企业内
部安全检测、提高客户端网络的安全性能并降低IT成本,提高企业的经
济效益;在社会方面,该系统可以有效减少互联网暴力和犯罪行为,保
护公民个人信息安全,同时加强国家安全的保护。因此,这项研究具有
现实意义和社会意义。
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