一种基于ARM的网络行为监控系统的设计与实现的开题报告

一种基于ARM的网络行为监控系统的设计与实现的开题报告一、选题背景随着互联网的发展，网络安全问题日益突出。一些黑客、病毒、木马等网络攻击手段的出现，给网络安全带来了极大的威胁。在此背景下，一种高效、准确的网络行为监控系统应运而生，通过对网络数据包和流量的分析，可以识别并防御一系列网络攻击行为。现有的网络行为监控系统主要采用X86架构的CPU和商业化的网络监测软件，成本较高，且受到处理器性能的制约，监测效率和准确性有所不足。而ARM架构的CPU具有功耗低、性价比高等特点，可以取代商业化监控软件工具，设计一种基于ARM的网络行为监控系统，其监测效率和准确性将得到大大提升，对网络安全具有重大意义。二、选题意义当前的网络环境下，网络攻击日渐趋势化、复杂化，传统的安全防护手段已无法满足需求，因此有必要对网络行为进行监控分析，快速发现和防范有害行为。在此基础上，基于ARM的网络行为监控系统的设计与实现，可实现以下效果：1.提高网络攻击检测效率和准确性系统可通过自主研发算法，实现对网络流量的深度分析，能够快速检测出各种CovertChannel和基于隐蔽传输的网络攻击行为，保证了网络的高效安全。2.节约开发成本和硬件成本使用ARM架构的CPU作为系统的核心，可以较低成本实现网络行为监控系统，由于ARM架构的CPU具有低功耗、高性价比的特点，可以节约硬件开发成本。3.发扬国产化的力量现有网络监测系统大多采用进口的商业软件，费用高昂，往往对于中小企业而言成本较高。基于ARM的网络行为监控系统，采用自主研发的软件工具，从而可以为国内企业提供更为经济的实用方案。三、研究内容1.研究ARM处理器的基本架构和技术特点，包括ARM硬件平台、ARM架构的CPU、指令兼容性、体系结构等。2.研究网络流量监控与数据分析的基本方法，包括网络行为监控的基本原理、流量分析的主要技术、行为检测的基本算法。3.设计基于ARM的网络行为监控系统，编程语言采用C/C++和Python，在ARM架构上实现基于深度学习的流量分类和可疑行为检测，提高网络攻击检测的准确性和效率。4.对基于ARM的网络行为监控系统进行测试和验证，评估监控系统在不同场景下的稳定性和性能。四、总体设计基于ARM架构的网络行为监控系统主要包括硬件平台、操作系统和软件平台。其中，硬件平台为minicomputer，操作系统采用Linux，软件平台是自主研发的行为检测软件。系统整体流程如下：1.数据采集网络流量经过网卡，可以在网卡层面抓取数据包，并将其送入数据处理模块，具体采用libpcap库进行流量捕获。2.流量分析将采集到的数据包进行处理，分离出IP头、TCP/UDP头和应用层数据，同时提取出数据包的5元组（源IP、目的IP、源端口、目的端口、协议类型），以此表征网络流量。3.行为检测利用自主研发的行为检测软件，进行流量分类和检测分析，实现对网络攻击行为的快速检测和有效防御。4.警报处理当网络流量发现可疑行为时，立刻启动警报机制，向管理员报告告警信息，同时防止攻击者的进一步渗透。五、预期成果1.成功建立基于ARM的网络行为监控系统核心模块，并采用开源及自主研发的行为检测算法，实现流量分析、攻击行为识别、告警机制等核心功能。2.对ARM架构CPU的性能和功耗进行优化以及与X86平台的性能指标进行定量比较。3.实现网络攻击检测的实现，并对其准确度和识别率进行测试和评估，获得优秀的评价结果。六、研究方法基于当前网络安全的需求和基于ARM的网络行为监控系统的设计，本文将采用如下研究方法：1.文献综述法：通过收集相关文献，了解当前最新的网络安全技术和行为监控技术，为研究提供基础支持和背景知识。2.实证研究法：构建实验环境，搜集大量真实的网络流量数据，进行系统的实验测试和分析，验证实验结果，并与已有的相关研究进行对比。七、研究进度计划1.文献综述和理论研究：2022年9月至2022年1