基于主成分PCA方法的入侵特征分析（毕业设计论文doc）.doc

石家庄铁道大学毕业设计
基于主成分PCA方法的入侵特征分析
The Intrusion Feature Analysis Based on PCA Method
2011 届信息科学与技术学院
专业信息工程
学号 20072289
学生姓名
指导老师
完成日期 2010年12月20日
毕业设计任务书
题目
基于主成分PCA方法的入侵特征分析
学生姓名
学号
20072289
班级
计0704
专业
信息工程
承担指导任务单位
信息科学与技术学院
导师
姓名
导师
职称
副教授
一、主要内容
本文中的主成分分析(PCA )是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。
本课题阐述的入侵特征分析,它是以1999年的DARPA入侵数据集为研究对象的,此评测数据是目前最为全面的攻击测试数据。攻击者所使用的攻击方式层出不穷,此外,网络在没有被攻击的时候也会发生一些异常情况,为了提高入侵检测系统的效率,降低误报率,我们需要更准确的判断究竟哪些异常属于攻击。
主要内容包括如下:
综述网络入侵检测技术,并给出具体分析和评价;
以DARPA入侵数据集为研究对象,提取入侵特征,形成髙维数据集;
引入PCA方法,将高维特征数据集,降到二维;
使用Matlab将二维特征数据集图形化,分析入侵特征。
二、基本要求
进行大量的资料搜索,了解不同的网络入侵检测技术,并对主要的入侵检测技术进行算法的分析与评价。
设计出合理的方案,能对DARAP数据集进行特征提取,形成高维数据集。且在进行降维,图示化工作后,能对数据集进行明确的分析。
按时完成外文翻译3千字。
按进度撰写开题报告、任务书、毕业设计、答辩PPT。。
三、主要技术指标
本设计要做的是用Perl语言对DARPA数据集进行入侵特征提取,再使用PCA主元成分分析法对高维数据降维,最后用Matlab对其图示化,对结果进行分析。
主要技术指标有:
定义的提取特征科学合理,符合实际和设计要求;
对DARPA数据集进行数据特征提取;
使用PCA主元成分分析法对高维数据降维,并将二维数据用Matlab图示化。
四、应收集的资料及参考文献
应收集的资料:
(1) 入侵检测技术的分类,及其各自优缺点;
(2) 1999年的DARPA入侵数据集;
(3) 定义的提取特征的理论依据;
(4) 算法编程语言的实现技术。
参考文献:
[1] 张相锋,[J].中国科学院软件所,2003,30(8):45-50
[2] [J].山东师范大学学报,2005,20(4):99-101
[3] 杨群,[M].四川:四川人民出版社,2008
[4] Lee Framework for Constructing Features and Models for Intrusion Detection Systems[J].ACM Transactions on Information and System Security,2001,3(4):227-261
[5] Matthew V. M & Philip K. Analysis of the 1999 DARPA/Lincoln Laboratory Evaluation Data work Anomaly Detection[R].Melbourne, Florida:Florida Institute of Technology,2003:2-21
[6] Hainea &Lippmann ,et DARPA Intrusion Detection Evaluation:Design and Procedures[R].lexington,America:Lincon laboratory,2010:01-202
[7] Lippmann R& Haines ,et 1999 DARPA Off-Line Intrusion Detection Evaluation[J].Lincon laboratory MIT,2000,91(8):01-22
五、进度计划
毕业设计工作自第一周至第十六周,具体工作及日程安排如下:
第一周——第二周:
文献查阅,完成任务书及开题报告。
第三周——第四周:
提交开题报告和任务书。
查阅文献资料,对课题各个关键点作更深的理解