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基于神经网络的校园网入侵检测系统设计与实现的中期报告
中期报告:
一、研究背景
校园网作为一个开放的网络环境,其中存在着大量的不安全因素,如不安全的应用使用、未经授权的访问、恶意软件、非法侵入等。这些因素都可能导致校园网系统的安全问题,甚至对学校网络环境造成威胁。因此,建立一个可靠的入侵检测系统,以更有效地保护校园网的安全性,具有重要的研究意义。
针对传统的入侵检测系统,其往往运用规则、统计和其他传统的机器学习方法来检测网络攻击。这些方法虽然在某种程度上达到了较好的效果,但是基于规则和统计的方法存在一些硬性的限制,并无法灵活应对信息受到变化的情况。基于机器学习的入侵检测方法更好地解决了这一问题,但是其也存在一定的局限性。机器学习方法需要大量的样本数据来进行学习和训练模型,在应用过程中需要不断地进行学习和调整模型。此外,传统的机器学习算法往往容易陷入局部最优,存在着过拟合和欠拟合问题。
针对上述情况,本文将采用神经网络算法,构建以神经网络为核心的校园网入侵检测系统,以提高检测效率和准确性。
二、研究内容
本文将基于神经网络算法,构建以神经网络为核心的校园网入侵检测系统。具体研究内容如下:
1、网络环境搭建
搭建既能满足测试需要,也能反映真实校园网环境的测试网络环境。
2、数据采集
通过网络数据包捕获器(如Wireshark)等工具采集网络数据包作为神经网络入侵检测的训练数据。
3、神经网络算法选取
选取目前流行的神经网络算法,如卷积神经网络(CNN)、长短时记忆神经网络(LSTM)等,实现校园网入侵检测算法。
4、神经网络训练
通过采集的数据进行神经网络的训练,并通过准确率和综合度量参数来评估网络的性能。
5、神经网络入侵检测系统实现
编写神经网络入侵检测系统的源代码,并测试系统的准确性和性能。
三、研究意义
本研究的意义主要体现在以下几个方面:
1、提高入侵检测系统的性能
通过采用神经网络算法,能够更加准确、快速地检测校园网中的各种入侵行为。
2、拓展校园网入侵检测研究领域
本研究拓展了校园网入侵检测领域,对于该领域的深入研究和开发提供了基础和支持。
3、促进校园网安全保护意识提高
建立校园网入侵检测系统,可以增强学校网络安全意识和保护意识。
四、研究进展
目前,已经完成了网络环境搭建和数据采集的工作,同时确定采用卷积神经网络(CNN)作为神经网络算法。对于采样数据进行了预处理,并开始进行神经网络的模型构建和训练。后续工作将继续进行神经网络模型的训练和系统实现。