基于Hadoop的全網(wǎng)絡(luò)流量異常監(jiān)測算法研究的開題報告

基于Hadoop的全網(wǎng)絡(luò)流量異常監(jiān)測算法研究的開題報告一、選題背景及意義隨著網(wǎng)絡(luò)的普及和發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問題也日益引起人們的關(guān)注。網(wǎng)絡(luò)攻擊已成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的重要問題。網(wǎng)絡(luò)攻擊手段多種多樣，常用的攻擊手段包括：拒絕服務(wù)攻擊（DDoS）、端口掃描、網(wǎng)絡(luò)蠕蟲、惡意代碼、黑客攻擊等。在這些攻擊手段中，DDoS攻擊是目前網(wǎng)絡(luò)攻擊主要的形式之一。針對DDoS攻擊，多種防御機(jī)制已被提出，如防火墻、入侵檢測系統(tǒng)等。但是，隨著攻擊手段的不斷更新和演進(jìn)，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全防御機(jī)制已不再足夠有效，因此需要從技術(shù)上提升網(wǎng)絡(luò)安全水平。基于Hadoop的全網(wǎng)絡(luò)流量異常監(jiān)測算法研究，就是在這樣的背景下面而提出來的一項研究工作。該研究的意義不僅在于針對DDoS攻擊，提出一種全新的監(jiān)測方法，而且在提升整個網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域技術(shù)水平方面也將帶來積極的作用。二、研究內(nèi)容及難點本研究的主要內(nèi)容是基于Hadoop的全網(wǎng)絡(luò)流量異常監(jiān)測算法，具體包括以下步驟：1.對于網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型，收集網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)倉庫。2.預(yù)處理階段。主要包括數(shù)據(jù)清洗（如去除異常數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)重構(gòu)（如數(shù)據(jù)拆分、采樣等）等步驟。3.特征提取階段。從網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中提取有效特征，例如，頻率、持續(xù)時間、源IP、目標(biāo)IP等。4.特征降維。根據(jù)實際情況修改、合并部分特征，減少特征維度。5.異常檢測。利用機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘等方法建立異常檢測模型，并對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控、分析，檢測出異常流量。該研究的難點主要有以下幾點：1.網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)量大，難以高效處理。2.如何選擇合適的特征，建立有效的異常檢錯算法。3.如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘等方法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的異常檢測。三、研究方法本研究將采取以下的研究方法：1.選擇一些主要的網(wǎng)絡(luò)行為特征，對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。2.基于Hadoop平臺開發(fā)并行流量分析框架，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)收集、存儲、處理、分析等功能。3.對不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行評價，選擇合適的算法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的異常檢測。四、研究進(jìn)度安排本研究預(yù)計完成時間為一年。進(jìn)度安排如下：第一階段：網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)預(yù)處理（1-2個月）主要完成網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)獲取、清理、重構(gòu)等操作。第二階段：數(shù)據(jù)特征提取和降維（2-3個月）針對數(shù)據(jù)特征提取和降維問題開展實驗研究。第三階段：異常檢測模型建立（2-3個月）根據(jù)已提取的特征數(shù)據(jù)，開展基于機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘等方法的實驗研究，構(gòu)建異常檢測模型。第四階段：系統(tǒng)開發(fā)和測試（2個月）在Hadoop平臺上進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā)，完成整個系統(tǒng)的測試和性能分析。第五階段：論文撰寫（1個月）完成論文的撰寫和格式修訂。五、預(yù)期成果本研究的預(yù)期成果包括：1.構(gòu)建一個基于Hadoop并行框架的網(wǎng)絡(luò)流量異常監(jiān)測系統(tǒng)，提高對全網(wǎng)流量數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控能力。2.通過特征選擇和降維，挖掘網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中的潛在信息，快速發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)攻擊行為