基于深度学习的网络行为取证研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网的快速发展和普及，网络安全问题日益突出，网络攻击手段层出不穷，网络犯罪也呈现出复杂化、隐蔽化的趋势。

传统的网络行为取证方法主要依赖于人工分析，效率低下且容易受到主观因素的影响，难以应对海量、复杂的网络数据。

因此，迫切需要探索高效、智能的网络行为取证方法。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，深度学习在网络安全领域得到了广泛的应用，包括入侵检测、恶意软件分析、网络行为取证等方面。

国内外学者在基于深度学习的网络行为取证方面开展了大量的研究工作，取得了一些进展。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.网络行为数据预处理：研究网络行为数据的特点和预处理方法，对原始网络数据进行清洗、去噪、标准化等处理，提高数据质量，为后续的特征提取和模型训练奠定基础。

2.特征提取与选择：针对网络行为数据的特点，研究基于深度学习的特征提取方法，利用深度学习模型自动学习网络数据中的隐藏特征，提取具有区分性的特征向量，用于网络攻击行为的识别和分类。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和系统开发相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研：收集和阅读国内外关于网络行为取证、深度学习等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势和关键技术，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.需求分析：分析网络行为取证的需求和面临的挑战，明确研究目标和研究内容，确定研究方案和技术路线。

3.数据收集与处理：收集网络行为数据，并对其进行清洗、去噪、标准化等预处理，提高数据质量，为后续的特征提取和模型训练奠定基础。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于深度学习的网络行为特征提取方法：针对现有网络行为特征提取方法依赖人工经验、难以有效提取网络数据中隐藏特征的问题，本研究将探索利用深度学习模型自动学习网络数据中的隐藏特征，提取具有区分性的特征向量，用于网络攻击行为的识别和分类。

2.构建一种基于深度学习的网络行为取证模型：针对传统网络行为取证方法效率低下、难以应对海量数据的问题，本研究将构建一种基于深度学习的网络行为取证模型，利用深度学习模型强大的数据分析和特征学习能力，实现对网络攻击行为的自动识别和分类，提高取证效率和准确性。

3.开发一套网络行为取证系统原型：为验证所提出的方法和模型的有效性和实用性，本研究将开发一套网络行为取证系统原型，实现对网络攻击行为的自动识别、分类和溯源等功能，为网络安全事件的调查和取证提供工具支撑。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张然,李俊.基于深度学习的网络安全威胁情报检测技术综述[j].网络安全技术与应用,2023(03):82-85.

[2] 葛洪伟,刘念,周波,王晓峰.基于深度学习的网络安全取证技术研究[j].网络安全技术与应用,2023(02):111-114 118.

[3] 张梦瑶,李凤霞,李秀鹏,梁小龙.基于深度学习的网络安全攻击检测技术研究[j].网络空间安全,2022,3(12):81-88.