改进的BP神经网络与D-S证据理论融合在入侵检测系统中的应用的开题报告

改进的BP神经网络与D-S证据理论融合在入侵检测系统中的应用的开题报告一、选题背景及意义随着网络技术的快速发展和互联网的普及，网络安全问题变得越来越重要。由于互联网的开放性，使得网络容易受到各种威胁，例如：入侵、拒绝服务攻击、木马、蠕虫、病毒等等。网络入侵检测作为网络安全领域的重要技术之一，可以通过监测网络流量、检测恶意流量、分析行为等手段，及时发现并防止恶意攻击，保障网络的安全性。目前，BP神经网络在入侵检测方面已经得到了广泛的应用，但是由于神经网络的部分问题，例如：样本集大小的影响、缺乏抗噪能力等，难以获得较好的性能表现。因此，有必要从不同的角度尝试提升神经网络的性能。D-S证据理论是一种用于处理不确定性数据的方法，其优点是可以有效地处理不确定性问题，可以有良好的抗噪性能，因此可以与BP神经网络组合使用，以提高入侵检测系统的性能。二、研究内容及思路本文将研究BP神经网络与D-S证据理论组合在入侵检测系统中的应用，主要包括以下研究内容：1.分析网络流量数据，确定入侵检测系统的输入特征。2.建立BP神经网络入侵检测模型，并优化网络结构。3.探究使用D-S证据理论对BP神经网络进行优化的方法，提高模型的性能。4.实现入侵检测系统，并对所提出的方法进行实验验证及性能评估。研究思路如下：1.对网络流量数据进行整理、筛选，并将其转换为可供BP神经网络处理的特征向量，作为入侵检测系统的输入。2.建立BP神经网络模型，并通过选择合适的损失函数、激活函数、优化器和正则化等方法优化网络结构，提高模型的性能。3.借助D-S证据理论，使用Dempster-Shafer算法对BP神经网络进行优化，从而提高其性能。4.实现基于所提出的方法入侵检测系统，并采用KDD-CUP99数据集进行实验验证及性能评估，通过比较实验结果，评估所提出的方法的性能表现。三、预期成果1.分析网络流量数据，确定入侵检测系统的输入特征。2.建立BP神经网络入侵检测模型，并优化网络结构。3.探究使用D-S证据理论对BP神经网络进行优化的方法，提高模型的性能。4.实现入侵检测系统，并进行实验验证及性能评估。5.提出的方法能够有效地提高网络的性能，达到较好的性能表现。四、研究难点及解决方案1.针对网络流量数据的特征提取和预处理问题，可以采用卷积神经网络、决策树等方法进行处理。2.模型优化方面，可以结合其他的优化方法，例如：遗传算法、粒子群算法等。3.D-S证据理论的使用，需要充分研究Dempster-Shafer算法的原理和实现方法，较好的掌握其使用技巧。4.在实验结果的评估方面，可以运用ROC曲线、精确率-召回率等评估指标进行实验结果的客观评价。五、可能的创新点1.将BP神经网络模型与D-S证据理论相结合，在入侵检测方面取得更好的性能表现。2.在实验评估方面，采用广泛使用的KDD-CUP99数据集进行测试，比较实验结果的可靠性。3.所提出的方法具有一定的普适性和可扩展性，在其他领域也可以进行应用。六、参考文献1.LiS,ZhaoS,ZhaoZ,etal.IntrusiondetectionmodelandoptimizationbasedonBPneuralnetworkandLS-SVM[J].JournalofIntelligent&FuzzySystems,2018,35(1):849-859.2.XuX,XuQ,WangY,etal.IntrusiondetectionsystembasedonD-StheoryandBPneuralnetwork[J].JournalofElectronicScienceandTechnology,2020,18(3):263-268.3.JhaSK,ChauhanDS.HybridIntrusionDetectionSystemforNetworkSecurityusingBP-NNandPCA[C]//20202ndInternationalConferenceonEmergingTrendsinElectrical,CommunicationandInformationTechnologies(ICECIT).IEEE,2020:1-5.4.ZamanA,IslamMR,IndraratnaB.AComparativeStudyofD-STheoryBasedMachineLearning