基于SNORT和二维检测的入侵防御系统研究和实现的开题报告

基于SNORT和二维检测的入侵防御系统研究和实现的开题报告一、选题背景：随着网络技术的不断发展，互联网已经成为人们日常活动的一部分。然而，网络犯罪已经成为现代社会的一大问题。因此，建立一套有效的网络安全体系已经成为现代社会的必要需求。目前，入侵检测系统（IDS）已经成为网络安全领域的重要研究方向之一。二、选题意义：传统的IDS主要使用规则和基于特征的检测技术进行入侵检测，但是这种方法所依靠的特征往往会受到攻击者的规避和篡改，从而导致检测的失效。因此，本课题借鉴二维特征检测技术，结合SNORT入侵检测系统，研究一种更加有效的入侵检测方法，对于提升网络安全保障具有重要的意义。三、研究内容：1、建立基于二维特征检测的入侵检测模型，并进行模型优化。2、在SNORT入侵检测系统中实现二维特征检测模型，并进行优化。3、进行入侵检测实验，并对实验结果进行分析和评估。四、研究方法：1、深入研究和掌握SNORT入侵检测系统的原理和实现方式。2、系统学习二维特征检测方法。3、设计实验，并使用实验数据对检测模型进行评估。五、预期成果：1、建立一套基于二维特征检测的入侵检测模型。2、实现基于SNORT的入侵检测系统，并集成二维特征检测模型。3、通过实验对检测方法进行测试和优化，提高入侵检测的准确性和有效性。六、研究难点：1、二维特征检测技术在实际应用中存在的挑战。2、如何将二维特征检测技术与SNORT入侵检测系统进行有效融合。七、预期工作计划：1、前期学习和调研工作：梳理和归纳二维特征检测技术和SNORT入侵检测系统的相关文献资料，深入掌握两者的理论和实现方法，了解该领域的研究现状和难点。2、样本收集和预处理：收集入侵检测相关的数据集，预处理数据以满足实验需求。3、模型建立和实现：基于二维特征检测技术，建立入侵检测模型，并实现到SNORT入侵检测系统中。4、实验设计和实施：设计针对实验对象的实验方案，开展实验进行入侵检测。5、实验结果分析和报告撰写：对实验数据进行分析和整理，并以论文形式撰写研究报告。八、参考文献：1、YuntaoLi.Researchonintrusiondetectionbasedontwo-dimensionalfeaturedetectiontechnology[D].DonghuaUniversity,2018.2、JingmingJiang,ZhiyongXu,XinyuShi,etal.AnomalyDetectionforIndustrialControlNetworksUsingGRU-BasedDeepFeaturesandTwo-DimensionalConvolutionalNeuralNetworks[J].Sensors,2020,20(7):1901.3、MoM,WeiZ,ZhouY,etal.Intrusiondetectionbasedontwo-dimensionalconvolutionalneuralnetwork[C]//2018IEEEInternationalConferenceonInformationandAutomation.IEEE,2018:1295-1300.4、ZhangJ,LiuY,ChenJ,etal.Networkintrusiondetectionbasedontwo-dimensionalprincipalcomponentanalysis[C]//201911thInternationa