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中小型局域网中P2P僵尸网络的检测的开题报告

1.研究背景及意义

随着互联网技术的进步，人们对网络安全的要求越来越高。然而，网络安全问题也愈发复杂和严峻。P2P（点对点）网络属于分布式网络，其节点数量众多，且较为难以受到管理和监视。因此，P2P网络成为了网络安全领域的重要研究对象。其中，P2P僵尸网络的出现给网络安全带来了巨大的挑战，这也是本文研究的重点。

P2P僵尸网络指的是一种利用利用P2P网络的技术实现的僵尸网络。相对于传统的僵尸网络，P2P僵尸网络通过分布式的方式，使得恶意程序的传播和感染变得更加难以被检测和清除。P2P僵尸网络的出现，不仅给网络安全带来了严峻的挑战，而且更是对网络服务提供商和用户造成了极大的困扰。因此，深入研究P2P僵尸网络的检测方法，有助于提高网络安全保障水平，保障网络服务的正常运行。

2.研究内容

本文拟研究的主要内容为中小型局域网中P2P僵尸网络的检测。具体包括以下几个方面：

（1）中小型局域网环境下P2P僵尸网络的传播特点分析，研究P2P僵尸网络在局域网环境下的传播规律和机理，明确其传播方式和感染路径。

（2）P2P僵尸网络的特征提取方法研究，从数据包、特征流和网络行为等多个角度入手，提取P2P僵尸网络的特征信息。

（3）基于机器学习的P2P僵尸网络检测算法研究，设计并实现基于机器学习的P2P僵尸网络检测算法，利用已经提取出的特征信息进行分类学习和检测。

（4）实验验证与性能分析，通过实际的实验数据来验证提出的算法的检测精度和效率，并与现有的检测方法进行比较和分析。

3.研究难点

（1）中小型局域网中P2P僵尸网络的特征提取方法研究中存在特征提取难度大的问题。

（2）基于机器学习的P2P僵尸网络检测算法中，涉及到模型选择和参数的确定问题。

（3）在实验验证与性能分析过程中，需要收集大量的实验数据并进行统计分析，以评估算法的性能。

4.研究计划与进度安排

（1）2021年3月-4月：进行相关文献调研和背景分析。

（2）2021年5月-6月：分析中小型局域网中P2P僵尸网络的传播特点，完成数据包、特征流和网络行为等特征提取方法的研究。

（3）2021年7月-8月：设计并实现基于机器学习的P2P僵尸网络检测算法，收集实验数据并进行实验验证。

（4）2021年9月-10月：对实验数据进行统计分析，验证算法的性能。

（5）2021年11月-12月：撰写论文并进行课程答辩准备。

5.研究成果

完成对中小型局域网中P2P僵尸网络的检测方法研究，设计并实现了基于机器学习的P2P僵尸网络检测算法。通过实验验证，证明了算法的检测精度和效率，提供一种有效的P2P僵尸网络检测方法。并且，本文还在学术研究中对P2P僵尸网络的传播特点、特征提取方法等进行了探索，对后续相关研究提供了一定参考。