1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的飞速发展和普及应用，网络安全问题日益突出，网络入侵事件层出不穷，对国家安全、社会稳定和个人隐私构成了严重威胁。
传统的网络安全防御手段，如防火墙、入侵检测系统等，难以应对日益复杂多变的网络攻击手段，因此，迫切需要探索更加智能化、高效化的网络入侵检测技术。
本选题研究旨在利用数据挖掘技术，分析海量网络数据，挖掘潜在的入侵行为模式，构建智能化的网络入侵检测模型，提高网络入侵检测的效率和准确率，为保障网络安全提供有效的技术支撑。
2. 本选题国内外研究状况综述
网络入侵检测技术一直是网络安全领域的热门研究方向，近年来，数据挖掘技术在入侵检测领域的应用越来越受到国内外学者的关注。
1. 国内研究现状
国内学者在基于数据挖掘的网络入侵检测方面开展了大量的研究工作，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.网络入侵检测技术研究：深入研究网络入侵检测技术的概念、分类、原理和发展趋势，分析现有网络入侵检测技术的优势和局限性，为本研究提供理论基础。
2.数据挖掘技术研究：系统研究数据挖掘技术的概念、流程、常用算法和应用领域，重点关注分类算法、聚类算法和关联规则挖掘算法在入侵检测中的应用，为模型构建提供技术支撑。
3.基于数据挖掘的网络入侵检测模型构建：收集和分析网络入侵数据，提取有效的特征信息，选择合适的特征选择方法，构建基于数据挖掘的网络入侵检测模型，并对模型进行训练和优化，提高模型的检测效率和准确率。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤展开：
1.文献调研：通过查阅国内外相关文献，了解网络入侵检测技术和数据挖掘技术的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据收集与预处理：收集网络入侵数据，对数据进行清洗、归一化、特征选择等预处理操作，提高数据的质量和可用性。
3.模型构建与训练：选择合适的入侵检测算法，根据预处理后的数据构建基于数据挖掘的网络入侵检测模型，并利用训练数据集对模型进行训练和优化，提高模型的检测效率和准确率。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.改进数据挖掘算法：针对现有数据挖掘算法在入侵检测中存在的不足，对算法进行改进和优化，例如，改进特征选择方法，提高模型对关键特征的提取能力；改进模型训练方法，提高模型的收敛速度和泛化能力等。
2.构建混合入侵检测模型：结合多种数据挖掘算法的优势，构建混合入侵检测模型，例如，结合分类算法和聚类算法，提高模型对不同类型入侵行为的检测能力；结合监督学习和无监督学习方法，提高模型对未知入侵行为的检测能力等。
3.设计可视化分析模块：设计和开发基于数据挖掘的网络入侵检测系统原型，并集成可视化分析模块，将模型的检测结果以图形化方式展示，提高模型的可解释性和实用性，为网络安全管理人员提供决策支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 孙迪,李洪伟,张丽.基于改进特征选择的NSL-KDD数据集入侵检测[J].计算机工程,2022,48(08):11-20.
[2] 张玉清,杨红,姜伟,孙超.基于数据挖掘的网络安全态势感知技术综述[J].网络安全技术与应用,2022(08):41-46.
[3] 谢伶俐.基于数据挖掘的网络入侵检测技术研究[J].电脑知识与技术,2022,18(18):10-13.
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