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并行入侵检测技术研究的开题报告

开题报告

一、课题选题背景及意义

随着互联网的快速发展，网络安全问题也越来越受到人们的关注。入侵检测是网

络安全领域的一个重要研究方向，其目的是发现并拦截网络攻击者的入侵行为，保护

网络系统的安全和可靠性。

传统的入侵检测系统主要采用的是串行处理技术，即侦测一个攻击行为需要逐步

进行，当系统容量不足时会引起系统瘫痪，因此需要针对这种问题进行新的技术研究。

并行计算是近年来计算机处理大规模数据的一种重要技术，在网络安全领域同样具有

重要应用。

本课题旨在探究并行计算技术在网络入侵检测中的应用，并通过实验评估不同并

行计算方法在入侵检测中的性能表现，满足网络安全领域对性能高效、更快速的入侵

检测系统的需求。

二、研究内容和方法

本研究主要针对并行计算技术在网络入侵检测中的应用研究展开。具体研究内容

包括以下方面：

1.分析常见入侵检测算法的可并行性，并在此基础上探究并行计算技术在入侵检

测中的应用可能。

2.设计并实现基于并行计算技术的入侵检测系统原型，包括系统架构设计、并行

化策略探究等。

3.通过实验评估并行计算方法在入侵检测中的性能表现，并对结果进行分析和比

较。

研究方法主要采取理论与实践相结合的方式，结合网络入侵检测算法的特点，探

究其可并行化性质，设计针对性强、实用性好的并行计算方法。在此基础上，通过实

验验证提出的方法在实践中的可行性和性能表现。

三、预期研究成果

1.基于并行计算技术的入侵检测系统原型，可实现对网络入侵行为的检测和分类。

2.探究并行计算方法在入侵检测中的应用可能性，提出针对性强、实用性好的并

行计算方法。

3.通过实验对比不同并行计算方法在入侵检测中的性能表现，验证所提出的方法

的实现效果。

四、研究时间安排

本研究的时间安排如下：

1.2022年6月：选题、调研、确定研究方向

2.2022年7月：深入学习入侵检测算法理论及并行计算技术，准备设计开发和

实验所需环境和工具。

3.2022年8月-2022年11月：设计并实现基于并行计算技术的入侵检测系统原

型。

4.2022年12月-2023年3月：收集并分析实验数据，对比不同并行计算方法在

入侵检测中的性能表现，并对结果进行分析和比较。

5.2023年4月-2023年5月：论文撰写及完成论文答辩。

五、参考文献

1.谢世藩,王新星.基于Spark的入侵检测算法研究[J].科技期刊(学术

版),2020,30(4):86-89.

2.施云飞,左瑞霞.基于Hadoop的分布式入侵检测研究与实现[J].信息技

术,2018,05:12-14.

3.王权,曹永生,李洁.基于机器学习的入侵检测技术研究[J].电子工业,2021,

12:302-307.

4.黄煜辉,倪志刚,宋亚军.基于并行计算的入侵检测技术研究[J].软件学报,

2019,30(10):3158-3173.