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基于异常用户行为的蠕虫检测与特征码自动提取技术研究的开题报告

一、研究背景和意义

随着互联网技术的飞速发展，网络安全问题日益严峻。在互联网中，网络蠕虫是一种常见的恶意代码，能够通过网络传播，引发严重的安全问题。现有的防御手段主要基于特征码匹配，这种方法存在着不少的问题。首先，难以及时更新特征码库。其次，新型蠕虫常常具有变异和遮蔽等特征，从而可以成功绕过特征码检测。因此，开展基于异常用户行为的蠕虫检测和特征码自动提取的研究，对于提升网络安全水平具有重要意义。

二、研究内容和目标

本文旨在探究基于异常用户行为的蠕虫检测和特征码自动提取技术，并通过实验验证其效果。具体研究内容和目标包括：

1.研究网络蠕虫的传播机制和特征，并分析其威胁程度；

2.设计基于机器学习算法的异常用户行为识别模型，实现对蠕虫传播的实时检测；

3.提取网络蠕虫的基本特征码，并将其应用于特征码识别系统中；

4.通过实验对基于异常用户行为的蠕虫检测和特征码自动提取技术进行验证和评估，验证其可行性和效果。

三、研究方法

本文采用综合研究方法，主要包括理论研究、实证研究和案例分析。具体地，通过查阅文献资料和实际案例，深入了解网络蠕虫的传播机制和特征。基于此，采用机器学习算法，开发异常用户行为识别模型，实现实时蠕虫传播检测，同时提取其基本特征码。最后，通过实验验证和案例分析，评估基于异常用户行为的蠕虫检测和特征码自动提取技术的效果和可行性。

四、研究预期成果

本研究预期达到以下成果：

1.建立基于异常用户行为的蠕虫检测模型，并验证其在实际网络环境中的效果；

2.实现网络蠕虫的特征码自动提取技术，并将其应用于特征码识别系统中；

3.为网络安全领域提供新的思路和方法，促进网络安全技术的发展。

五、研究计划

该研究计划共分为以下几个阶段：

1.文献资料搜集和研究，深入了解网络蠕虫的传播机制和特征，掌握机器学习算法的基本原理和应用；

2.设计基于异常用户行为的蠕虫检测模型，并对模型进行算法实现和验证；

3.基于模型分析，提取网络蠕虫的基本特征码，并实现基于特征码的蠕虫识别系统；

4.进行实验验证和系统评估，总结研究成果并发布研究报告。