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基于事件注入技术的网络可信性评测研究的中期报告

中期报告

一、研究背景

网络作为现代社会最为普及的信息传输方式，受到广大用户的热捧。然而，随着网络应用规模的不断扩大，网络攻击与安全问题也愈发严重。为了保障网络的安全，从而保证网络的可信性，需要对网络进行评测和监测，及时发现网络中的安全漏洞和攻击行为，以采取相应的防范和修复措施。

目前，网络的安全评测主要采用被动式评测方法，通过分析网络流量和数据包特征等，来判断网络的安全状况。但是这种方法只能检测已知的攻击行为，而对于未知的攻击方法却很难进行有效的识别和防范。因此，需要研究新的网络可信性评测方法，以更好地应对网络安全威胁。

二、研究内容和方案

本研究基于事件注入技术，构建了一个可信性评测框架。具体来说，该框架首先对网络进行模拟，生成一系列的网络事件，包括正常事件和异常事件。然后，将这些事件注入到真实网络中，利用测量设备进行监测和分析，得出网络的可信性评分。

在构建框架的过程中，我们需要解决以下几个问题：

1.网络事件的生成：如何模拟真实网络中的各种事件，并对其进行分类和标注，以便注入到真实网络中进行评测。

2.事件注入技术：如何将模拟生成的事件注入到真实网络中，保证注入的事件与真实网络中的事件无异。

3.事件监测和分析：如何利用测量设备对注入的事件进行监测和分析，并统计出网络的可信性评分。

本研究计划采用以下的技术方案来解决以上问题：

1.采用深度学习技术，训练一个网络事件识别模型，包括正常事件和各种类型的异常事件。利用这个模型可以对网络模拟器生成的事件进行分类和标注。

2.采用软件定义网络（SDN）技术，利用控制器实现事件注入，并在注入过程中保证事件与真实网络中的事件无异。同时，利用SDN技术的流量管理功能，可以调整事件注入的速率和规模，以模拟不同的网络环境和攻击情况。

3.利用网卡、软件包分析器等测量设备，对注入的事件进行实时监测和分析。可以采用各种分析方法，如交互式数据分析、深度包检查等，得到网络的可信性评分。

三、研究进展和成果

目前，我们完成了以下工作：

1.搜集了相关网络安全数据集，包括正常流量数据和各种类型的攻击数据，并对其进行清洗和标注。

2.建立了网络事件识别模型，利用深度学习算法对数据集进行训练，并评估模型的准确率和召回率等指标。

3.选用SDN控制器和开源网络模拟器，构建了网络事件模拟器，并实现了事件的注入和流量控制功能。

4.选用网卡和软件包分析器等测量设备，实现了对网络流量的实时监测和分析，并利用分析工具对监测数据进行处理和可视化。

下一步，我们将继续进行以下工作：

1.完善网络事件识别模型，改进其分类准确率和召回率等指标，以提高事件注入的准确性。

2.优化事件注入技术，改进注入速率和规模控制算法，以增加注入事件的数量和种类，提高评测结果的可信度。

3.开发可视化工具，对评测结果进行可视化展示，方便用户直观地理解和分析网络可信性评分。

四、结论和展望

本研究基于事件注入技术，构建了一个网络可信性评测框架，采用了深度学习、SDN等前沿技术，实现了事件的模拟、注入和监测等功能，为网络可信性评测提供了一种全新的方法和思路。在未来的研究中，我们将不断完善框架的性能和可靠性，并应用到各种实际网络中，提高网络安全和可信性保障。