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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着计算机技术的飞速发展，在我们的日常生活中信息、信息资产和信息产品已经变得至关重要，加强网络安全势在必行。

实际上，目前公布出的网络安全问题只占实际发生的一小部分，涉及到的关于政府和商业部门重要信息而选择拒绝公开的不在少数。

如今随着网络基础设施的建设和internet用户的激增，网络与信息安全问题越来越严重，因黑客事件而造成的损失也越来越大。

2. 研究的基本内容

1、介绍网络信息安全的基本理念，分析几种常见的网络入侵检测方法。

2、介绍数据挖掘的基本概念和特点，主要分析数据挖掘在网络入侵检测系统中的应用， 如基于分类方法的入侵检测、基于关联算法的入侵检测，基于聚类算法的入侵检测。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：本课题主要研究数据挖掘在网络入侵检测中的应用，首先要了解数据挖掘应用在网络入侵检测的基本原理，其次，对比分析几种不同的网络入侵检测系统的优缺点，选择了基于网络的入侵检测系统作为研究方向。对比分析几种算法，选择合适的算法来实现系统的入侵检测，关联规则算法中常用的有apriori算法和dhp

算法，聚类算法常用的有cbuid算法和经典均值算法。最后通过kddcup99数据对系统进行验证。

进度安排：

（1）明确论文方向，确定论文任务，提交任务书：2018年10月10日 ~ 2019年1月4日

4. 参考文献

【1】胡昌振，网络入侵检测原理与技术.北京理工大学出版社

【2】李建，基于聚类分析和关联规则的网络入侵检测研究[d].长沙：中南大学，2011

【3】商志会.关联规则挖掘算法的研究及其在网络入侵检测出系统中的应用[d].上海：同济大学，2006