基于隐马尔可夫模型的无线局域网入侵检测系统研究的任务书.docx

基于隐马尔可夫模型的无线局域网入侵检测系统研究的任务书

任务背景与意义:

随着无线网络的广泛应用，网络安全问题越来越受到重视。无线局域网（WirelessLocalAreaNetwork，简称WLAN）是一种具有自组织、灵活、便利等特点的无线数据通信系统，应用范围逐渐扩大。然而，在无线网络环境中，由于无线信道具有传输不可靠、容易受到干扰和窃听等特点，使得安全问题大大增加。因此，如何保证无线局域网的安全性，成为无线网络研究领域中的一个重要问题。

当前，入侵检测技术已成为保护计算机和网络系统安全的主要手段之一，因此，开发高效的入侵检测系统，对于无线网络系统的保护至关重要。目前，基于机器学习算法的入侵检测技术备受关注，其中基于隐马尔可夫模型的入侵检测算法具有良好的性能和精度，被广泛应用于入侵检测系统中。

因此，本研究旨在基于隐马尔可夫模型开发一种高效的无线局域网入侵检测系统，旨在提高无线网络的安全性和可靠性，为相关领域的研究提供有力支持。

研究内容：

1.学习并掌握基于机器学习算法的入侵检测技术，深入研究隐马尔可夫模型原理和应用。

2.分析无线局域网网络环境的特点和安全威胁，设计相应的隐马尔可夫模型。

3.基于采集的无线局域网数据集，构建训练和测试数据集，利用机器学习和隐马尔可夫模型进行模型训练和测试，并进行性能评估和分析。

4.根据测试结果和分析，对实现的入侵检测系统进行优化和改进。

研究方法：

1.数据采集：通过Wireshark等网络数据包分析工具，对不同类型的数据包进行采集，并建立数据集。

2.模型设计：基于采集的数据集，分析无线网络攻击和正常数据的行为特征，设计相应的隐马尔可夫模型。

3.模型训练：利用训练数据集，采用EM算法对隐马尔可夫模型进行训练。

4.模型测试与评估：利用测试数据集，对训练好的模型进行测试和性能评估，分析检测效果和精度。

5.入侵检测系统实现：基于训练好的隐马尔可夫模型，实现相应的无线局域网入侵检测系统，提高无线网络安全性和可靠性。

预期成果：

1.掌握基于机器学习算法的入侵检测技术，深入理解隐马尔可夫模型原理和应用，具备相关的理论基础和技术能力。

2.基于采集的无线局域网数据集，设计并实现高效的隐马尔可夫模型，较好地检测无线网络中的安全威胁。

3.开发高效的无线局域网入侵检测系统，提高无线网络的安全性和可靠性，为相关领域的研究提供有力支持。

4.发表相关学术论文，并参加国内外相关学术会议，交流研究成果和经验，提升自身的学术水平和研究能力。