基于人工免疫的未知网络蠕虫检测系统的研究的开题报告.docx

基于人工免疫的未知网络蠕虫检测系统的研究的开题报告 一、研究背景与意义 当今的互联网环境中存在着各种各样的网络蠕虫，它们会危害网络系统的安全，甚至影响人们的日常生活。目前大部分的网络蠕虫检测技术都是基于特征匹配的方式，利用已知的网络蠕虫特征来识别和阻止蠕虫的传播。但是，这种技术的缺点是只能对已知的蠕虫有效，对未知的蠕虫无法发挥作用，难以应对快速变化和灵活适应环境的新型蠕虫攻击。 为了解决这个问题，本研究将基于人工免疫的思想，建立一种未知网络蠕虫检测系统。该系统模仿自然免疫系统的工作原理，利用演化算法，自主识别出未知网络蠕虫的特征，并在一定程度上对其进行防范和控制，提高网络系统的安全性，保护用户的隐私和信息安全。 二、研究方法与技术路线 1.利用信息学和生物学知识，模拟自然免疫系统的工作原理，构建网络蠕虫检测模型。包括建立特征映射和特征提取模型，实现网络蠕虫特征的自主识别和分析。 2.基于演化算法，设计合适的免疫机制和免疫策略，控制和防范未知网络蠕虫的传播和攻击。同时将机器学习算法引入系统中，提高系统的准确率和效率。 3.基于实验室构建实验环境，收集不同种类、不同变异程度的网络蠕虫样本数据，对建立的检测系统进行测试和验证。 4.通过对实验数据的统计和分析，对该未知网络蠕虫检测系统的性能进行评估，并与其他已有的网络蠕虫检测系统进行比较和分析。 三、可行性研究和预期效果 1.可行性研究：本研究基于演化算法和机器学习的技术手段，与传统的网络蠕虫检测方法相比，具有更高的准确率和更好的适应性，具有良好的可行性。同时，通过实验验证和数据统计，可以进一步完善和优化该系统。 2.预期效果：建立基于人工免疫的未知网络蠕虫检测系统，可以有效识别和防范未知网络蠕虫的攻击。该系统将为网络安全领域提供一种新的检测技术，使得未知网络蠕虫攻击变得更加困难，从而提高网络系统的安全性，保护用户的信息和隐私。同时，该研究的方法和技术也可推广到其他网络安全领域，具有良好的应用前景。