基于NetFlow的网络蠕虫检测系统的设计与实现的开题报告

基于NetFlow的网络蠕虫检测系统的设计与实现的开题报告一、研究背景随着互联网的普及和应用的推广，网络安全问题也逐渐受到关注。其中，网络蠕虫是网络安全领域中的一个重要问题。网络蠕虫利用远程计算机的漏洞，自我复制和感染，扩散速度非常快，对网络安全构成了严重威胁。因此，开发一种能够有效检测网络蠕虫的系统具有极为重要的实际意义。传统的网络蠕虫检测方法主要是基于特征匹配和行为分析。但是这些方法存在着特征集成困难、准确率低和容易被躲避等问题。而基于NetFlow的网络蠕虫检测系统可以有效地避免这些问题。NetFlow技术是一种网络流量监测技术，它可以记录网络流量的源头、目的地、协议类型等信息，可以用于实时监测网络流量，并且可以提供各种流量统计数据。基于NetFlow的网络蠕虫检测系统通过分析NetFlow数据包，可以快速识别出恶意流量，从而有效检测网络蠕虫。二、研究目的与意义本研究旨在设计和实现一种基于NetFlow的网络蠕虫检测系统，能够快速准确地识别恶意流量，防止网络蠕虫的扩散和传播，从而提升网络安全性。具体实现目标如下：1.实现基于NetFlow的数据采集和分析模块，对网络流量进行监控和分析。2.实现潜在的蠕虫感染检测算法，快速准确地识别出恶意流量。3.实现报警和告警功能，及时处理恶意流量。4.实现系统的可扩展性和可管理性。本研究将为网络安全领域提供一种新的、有效的网络蠕虫检测方案。该系统不需要对网络设备进行特殊配置，能够对大规模的网络进行监测，且具有高准确率和低误判率的优点。因此，该系统具有极高的实用价值和应用前景。三、研究内容与研究方案3.1研究内容（1）基于NetFlow的数据采集和分析模块的设计和实现；（2）潜在的蠕虫感染检测算法的设计和实现；（3）报警和告警功能的设计和实现；（4）系统的可扩展性和可管理性的设计和实现。3.2研究方案3.2.1基于NetFlow的数据采集和分析模块的设计和实现利用NetFlow技术对网络流量进行实时监测和记录，在收集到的NetFlow数据包中提取特征，分析网络流量变化趋势，从而实现对网络蠕虫的检测。模块的设计包括NetFlow数据包的采集、转发、存储和分析等功能。3.2.2潜在的蠕虫感染检测算法的设计和实现该算法主要基于机器学习和数据挖掘技术，通过对已知蠕虫的特征进行分析，生成蠕虫的特征集，并利用该特征集进行分类和预测，从而识别潜在的蠕虫感染。目前已经有很多蠕虫特征集的研究，我们将采用常用的特征集进行实验测试，并根据实验结果不断优化算法。3.2.3报警和告警功能的设计和实现在检测到潜在的蠕虫感染后，系统将发出警报或提示信息，提醒管理员对网络安全进行及时处理。该功能可以采用邮件、短信、微信等方式实现。3.2.4系统的可扩展性和可管理性的设计和实现该系统可以根据实际需要进行扩展，增加新的功能和模块。同时，系统的可管理性也需要得到保障，可以实现对系统进行监控和管理，如运行状态、性能监测等。四、预期研究成果本研究将设计和实现一种基于NetFlow的网络蠕虫检测系统，具体预期研究成果如下：（1）基于NetFlow的数据采集和分析模块的设计与实现。（2）潜在的蠕虫感染检测算法的设计与实现。（3）报警和告警功能的设计与实现。（4）系统的可扩展性和可管理性的设计与实现。（5）系统性能评估和实验结果分析。五、研究进度计划阶段|时间|任务-------|------|-----------------------------第一阶段|2021.9-2021.11|系统架构设计第二阶段|2021.11-2022.3|原型系统实现第三阶段|2022.3-2022.6|系统测试和性能评估第四阶段|2022.6-2022.8|论文撰写和答辩准备六、参考文献[1]马鑫等.基于NetFlow的网络蠕虫检测研究.计算机应用研究,2015.[2]