1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和信息技术的飞速发展，网络安全问题日益突出，入侵检测作为网络安全的重要防线，其研究具有重要的现实意义。
传统的入侵检测方法面临着检测效率低、误报率高、难以应对未知攻击等挑战，因此，研究更高效、更准确的入侵检测技术迫在眉睫。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习在入侵检测领域取得了显著的成果，引起了国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在基于深度学习的入侵检测方面开展了大量研究，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容将围绕着构建基于深层卷积神经网络的大规模入侵检测模型展开，具体包括以下几个方面：
1.数据集构建与预处理:研究将使用公开的大规模入侵检测数据集，例如KDDCup99、NSL-KDD等。
针对数据集的特点，进行数据清洗、特征选择、数据归一化等预处理操作，为后续模型训练做好准备。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究方法，结合定量分析和定性分析，对基于深层卷积神经网络的大规模入侵检测模型进行深入研究。
首先，将收集整理相关文献，了解入侵检测技术和深度学习技术的最新研究进展，为研究提供理论基础。
其次，将选取合适的大规模入侵检测数据集，并进行数据预处理，为模型训练做好准备。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.针对大规模网络流量数据，提出一种高效的基于深层卷积神经网络的入侵检测模型。
该模型将充分利用深层卷积神经网络强大的特征提取能力，自动学习网络流量数据中的入侵模式，提高入侵检测的效率和准确率。
2.探索适用于大规模网络流量数据的深度学习模型训练方法。
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.李振, 郭云飞, 张博, 等. 基于深度学习的网络入侵检测综述[J]. 信息网络安全, 2021(1): 66-74.
2.张帆, 王晓峰, 薛静. 基于深度学习的网络入侵检测研究进展[J]. 软件学报, 2021, 32(9): 2785-2812.
3.刘洋, 刘宝旭, 王伟, 等. 基于深度学习的网络入侵检测技术研究[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(1): 36-50.
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