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基于序列模式挖掘算法的入侵检测研究的开题报告

一、选题背景和研究意义

随着互联网的发展和普及，网络安全越来越重要。其中，入侵检测是保护计算机网络系统不受到恶意攻击的一种重要手段。在入侵检测中，为了避免误判、漏判等情况的发生，许多方法都借鉴了数据挖掘的思想，例如聚类、分类、关联规则挖掘等。而序列模式挖掘算法就是一种挖掘序列数据中频繁模式的数据挖掘技术，因此可以用于入侵检测。

二、研究目标和内容

本次研究的主要目标是探讨基于序列模式挖掘算法的入侵检测方法。具体研究内容如下：

1.研究和总结常用的入侵检测方法，分析其优缺点。

2.提出一种基于序列模式挖掘算法的入侵检测方法，主要包括以下几个步骤：

（1）数据预处理，包括特征工程、数据清洗、数据预处理等。

（2）序列模式挖掘，通过序列模式挖掘算法从数据集中挖掘出频繁模式。

（3）模式转化，将挖掘出的模式转化为一系列规则，规则中包括模式的上下文、条件以及处理结果等信息。

（4）规则识别，通过规则识别模块对数据进行分类，判断其是否为入侵数据。

3.实现和验证上述入侵检测方法，通过实验和评测，评估该方法的准确性和可靠性，并与已有的入侵检测方法进行比较和分析。

三、研究方法和技术路线

本次研究将通过以下步骤来完成：

1.研究已有的入侵检测方法，从中选出符合序列模式挖掘算法的方法，并对其进行分析比较。

2.对所选的入侵检测数据进行预处理，并使用序列模式挖掘算法挖掘出频繁模式。

3.基于挖掘出的模式，将其转化为一系列规则，并使用规则识别模块对数据进行分类判断。

4.使用已有的评估标准来评测所提出的入侵检测方法，并与已有的入侵检测方法进行比较和分析。

四、预期成果和创新点

本次研究的预期成果包括：

1.提出一种基于序列模式挖掘算法的入侵检测方法，并对该方法进行实现和验证。

2.分析比较所提出的入侵检测方法与已有的入侵检测方法的优劣。

3.产生一篇论文，提交到相关国内/国际期刊或会议。

该研究的创新点在于将序列模式挖掘算法应用于入侵检测中，从而利用模式挖掘的思想来提高入侵检测的准确性和可靠性。