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基于数据挖掘的动态可扩展入侵检测系统研究的中

期报告

尊敬的指导老师和评审专家，您们好！

本次报告主要介绍基于数据挖掘的动态可扩展入侵检测系统研究的

中期进展情况。首先，我将简要回顾本研究的研究背景、目标及研究内

容，然后介绍已完成的工作以及研究中仍需探索的问题，最后给出下一

步工作计划。

一、研究背景、目标及研究内容

网络入侵是指黑客使用各种手段进入计算机系统，破坏、窃取数据

或者获得系统控制权，给网络安全带来了重大威胁。目前，传统的网络

安全防御手段已不能满足新型网络攻击的需求，因此需要发展基于数据

挖掘的入侵检测系统。

本研究的主要目标是研究一种动态可扩展的入侵检测系统，包括数

据挖掘模型和实现方法，并在实验中评估其性能和有效性。具体而言，

研究内容主要包括以下三个方面：

1.设计并优化数据挖掘模型。针对多种入侵攻击手段，研究并设计

出适应性更好的入侵检测算法，实现对攻击行为的有效识别和判定。

2.研究系统实现方法。探索实现方法并优化系统架构，实现基于分

布式计算的动态、可扩展入侵检测系统，以应对不断变化的网络攻击。

3.实验验证与性能评估。在一定规模和负载下，对入侵检测系统进

行测试，并评估其准确性、稳定性和可扩展性等性能指标。

二、已完成工作

在研究初期，我们先对网络入侵行为进行了全面的梳理，对入侵的

类型和攻击手段进行了详细的剖析。另外，我们还进行了相关研究文献

的收集和整理，以便更好地了解入侵检测领域的最新进展。

建立了KDDCup1999数据集，并通过数据预处理和探索性数据分

析等手段对数据进行初步筛选和分析。针对多种入侵攻击手段，我们对

传统分类算法进行了实验，结果表明，单一模型无法有效地识别各种类

型的攻击。

针对上述问题，我们提出了一种基于深度学习的入侵检测算法，并

已在数据集上进行了实验。结果表明，所设计的算法对多种攻击类型均

有较好的识别效果。

三、仍需探索问题

尽管我们已经在入侵检测算法的设计、实验和优化方面做出了一些

努力，但仍有一些问题需要进一步研究。

1.基于深度学习的算法对于部分攻击类型的识别效果不够理想，如

何进一步提高算法的准确性？

2.目前的实验使用的数据集较小，如何引入更多数据，提高实验结

果的可信度？

3.深度学习模型的数量和规模会对系统的计算资源造成较大压力，

如何在保证性能的同时，降低系统资源的消耗？

四、下一步工作计划

针对上述问题和未完成的工作，我们将在下一步的研究中，继续深

入探索并开展以下工作：

1.引入更多的数据集，并对所设计的算法进行改进和优化，提高算

法的准确性和性能。

2.探索优化深度学习模型的方法，以降低算法对计算资源的需求。

3.对入侵检测算法进行并行化处理，实现系统的动态、可扩展性。

4.通过实验验证和性能评估，对所设计的入侵检测系统进行测试和

优化，不断提升入侵检测系统的性能和可靠性。

以上就是本研究目前的中期报告内容，感谢评审专家和指导老师的

耐心听取和指导，期待在接下来的研究中能够得到更多的关注和支持。