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，网络流量呈现爆炸式增长，网络安全问题日益突出。
网络异常流量作为网络攻击、病毒传播、网络滥用等恶意行为的主要表现形式，对其进行分析和识别对于保障网络安全至关重要。
本选题旨在研究网络异常流量分析方法，旨在为网络安全防护提供理论依据和技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
网络异常流量分析是网络安全领域的热点研究方向，近年来国内外学者对此进行了广泛的研究。
1. 国内研究现状
国内学者在网络异常流量分析领域取得了一定的成果，主要集中在以下几个方面：基于统计特征的异常流量检测:国内学者提出了一系列基于统计特征的异常流量检测方法，例如利用流量统计特征、熵值分析、时间序列分析等方法进行异常流量识别。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对网络异常流量分析的关键问题展开研究，主要内容包括：1.网络异常流量特征提取:研究网络异常流量的特征提取方法，分析不同类型异常流量的特征差异，构建有效的特征体系，为后续的异常流量识别提供基础。
2.基于统计学的网络异常流量分析方法:研究基于统计特征的异常流量检测方法，例如基于流量统计特征、基于熵值分析、基于时间序列分析等方法，并对各种方法的优缺点进行分析和比较。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和仿真验证相结合的方法，具体步骤如下：1.文献调研与分析:广泛查阅国内外相关文献，了解网络异常流量分析方法的研究现状、发展趋势和关键技术，为研究方向的确定和研究方案的设计提供参考。
2.网络异常流量特征分析:收集和分析不同类型的网络异常流量数据，研究其特征和规律，提取有效的特征参数，构建comprehensive的特征体系，为异常流量的识别提供依据。
3.异常流量分析方法研究:研究基于统计学和机器学习的异常流量分析方法，包括但不限于基于统计特征的检测方法、基于时间序列分析的检测方法、基于监督学习的检测方法、基于无监督学习的检测方法以及基于深度学习的检测方法等。
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.构建comprehensive的网络异常流量特征体系:综合考虑网络流量的统计特征、时间特征、内容特征等多方面因素，构建更加comprehensive的网络异常流量特征体系，提高异常流量识别的准确性。
2.提出基于深度学习的网络异常流量分析方法:针对传统机器学习方法难以有效处理高维、非线性网络流量数据的局限性，研究基于深度学习的网络异常流量分析方法，例如卷积神经网络、循环神经网络等，以提高异常流量识别的效率和精度。
3.研究网络异常流量分析方法在实际网络环境中的应用:将所提出的网络异常流量分析方法应用于实际网络环境中，例如网络入侵检测、网络流量异常分析平台等，验证方法的实用性和有效性，并根据实际应用需求进行改进和优化。
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] 薛静, 张申华, 孙利民. 基于深度学习的网络异常流量检测研究进展[J]. 软件学报, 2021, 32(6): 1767-1791.
[2] 尹航, 肖甫, 谢高翔, 等. 面向网络安全态势感知的异常流量检测技术研究[J]. 信息网络安全, 2021(10): 1-9.
[3] 王志强, 陈蜀宇, 谢立. 基于机器学习的网络异常流量检测综述[J]. 计算机学报, 2020, 43(10): 1915-1941.
