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防御体系中的重要组成部分，其研究意义重大。
传统的入侵检测技术面临着检测效率低、误报率高、难以应对未知攻击等问题，已难以满足日益复杂的网络安全需求。
近年来，深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展，其强大的特征学习和模式识别能力为入侵检测技术带来了新的机遇。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对基于深度学习的入侵检测技术进行了广泛研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在基于深度学习的入侵检测技术方面展开了积极探索，取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深入研究深度学习技术，包括各种深度学习模型的原理、特点、优缺点等，分析其在入侵检测领域的适用性。
2.研究入侵检测技术的发展现状，分析传统入侵检测技术的不足和深度学习技术带来的优势，以及深度学习应用于入侵检测领域所面临的挑战。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和比较分析等方法，按照以下步骤展开：
1.文献调研阶段：查阅国内外关于深度学习、入侵检测、网络安全等领域的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.模型构建阶段：根据入侵检测任务的特点，选择合适的深度学习模型，并对其进行改进和优化，以提高模型的检测性能。
3.数据准备阶段：收集和整理入侵检测相关的数据集，并对数据进行预处理，例如数据清洗、特征提取、数据归一化等，以提高模型的训练效率和泛化能力。
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.模型改进：针对现有深度学习模型在入侵检测中存在的问题，提出改进的模型结构或训练方法，以提高模型的检测性能，例如针对特定类型的攻击设计新的特征提取方法，或针对模型的训练过程提出新的优化算法等。
2.数据增强：针对入侵检测数据普遍存在的类别不平衡问题，提出有效的数据增强方法，例如利用生成对抗网络（GAN）生成少数类样本，以提高模型对少数类攻击的检测能力。
3.模型轻量化：针对深度学习模型计算量大、难以部署到资源受限设备的问题，提出模型轻量化方法，例如模型剪枝、模型压缩等，以降低模型的计算复杂度，提高模型的部署效率。
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.孙砾,李洪成,王晓峰,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(02):264-277.
2.王伟,李振东,叶阿勇,等.基于深度学习的网络入侵检测技术综述[J].软件学报,2020,31(07):2158-2190.
3.黄一敏,李俊,周勇林,等.面向入侵检测的深度学习方法综述[J].信息网络安全,2021(03):1-12.
