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基于信息熵的异常流量分布式检测方法的研究的开

题报告

一、选题背景与意义

如今，随着互联网应用的普及，网络安全问题成为了一个备受关注

的话题。网络安全攻防战已成为一种长期存在的状态，因此保障网络安

全也变得愈发重要。其中，流量分析是网络安全领域重要的一环，通过

对网络流量进行分析和检测，可以实时发现网络中异常的数据流。在分

布式的网络环境下，流量分析的难度进一步增加。因此，开发一种基于

信息熵的异常流量分布式检测方法可以有效地解决相关的问题。

本文选题旨在提出一种基于信息熵的异常流量分布式检测方法，通

过对网络流量进行数据分析，利用信息熵的概念对网络的正常流量行为

模式进行建模，从而实现网络流量的异常检测。

二、研究内容及方法

本文主要研究内容为基于信息熵的异常流量分布式检测方法，具体

研究方法如下：

1.针对网络攻击的流量模式，建立网络中数据流量的模型。

2.运用信息熵的概念，对网络流量的正常行为模式进行建模。

3.设计算法，将信息熵模型应用于网络流量的异常检测中。

4.通过实验验证和分析，对开发的方法进行有效性和可行性的评价。

三、预期结果及意义

通过在分布式网络环境下开发基于信息熵的异常流量分布式检测方

法，实现对网络流量的实时监控和分析，从而达到对网络行为异常的及

时发现和防范的目的。实践应用中，此方法可以用于网络安全监控、攻

击检测和防范等领域，在提高网络安全监控能力的同时，具有重要的实

际应用价值。

四、研究计划与进度安排

本研究的预计完成时间为一年，研究进度安排如下：

1.第一季度：收集相关文献、汇总分析相关技术；制定研究计划和

方法。

2.第二季度：建立网络流量的模型和信息熵模型，并进行实验和数

据分析。

3.第三季度：对所建模型和算法进行评估，分析评估结果是否符合

预期目标。

4.第四季度：完成实验结果分析，总结研究成果，撰写论文并进行

答辩准备。

以上为本次研究计划和进度安排，如遇特殊情况会适当调整。