1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网的快速发展，网络流量呈现出爆炸式增长，网络流量预测作为网络管理中的一个重要环节，对于保障网络服务质量、提高网络资源利用率具有重要意义。
近年来，深度学习以其强大的特征提取和非线性拟合能力，在网络流量预测领域取得了显著的成果，但同时也面临着新的安全挑战。
本课题研究针对基于深度学习的网络流量预测技术进行深入分析，探索潜在的攻击方法，并提出相应的防御策略，旨在提高深度学习网络流量预测模型的安全性和可靠性，为构建安全稳定的网络环境提供理论依据和技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习在网络流量预测领域取得了显著进展，各种深度学习模型被广泛应用于流量预测，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。
然而，随着深度学习技术的不断发展，其安全问题也日益受到关注，针对深度学习模型的攻击方法层出不穷，对网络流量预测的安全性构成了潜在威胁。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括：(1)深入研究深度学习网络流量预测技术：分析不同深度学习模型（如RNN、LSTM、GRU、CNN等）在网络流量预测中的应用，以及模型的优缺点和适用场景。
(2)研究针对深度学习网络流量预测的攻击方法：重点关注对抗样本攻击、数据中毒攻击和模型窃取攻击三种攻击类型，分析其攻击原理、实现方法和对模型预测性能的影响。
(3)设计并实现典型的攻击方法：针对不同的攻击类型，设计并实现相应的攻击算法，并通过实验评估攻击效果，分析模型的脆弱性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验验证和仿真评估相结合的研究方法，具体步骤如下：(1)文献调研：查阅国内外相关文献，了解深度学习网络流量预测技术和攻击方法的研究现状，为本研究提供理论基础和参考方向。
(2)深度学习网络流量预测模型构建：选择合适的深度学习模型（如RNN、LSTM、GRU、CNN等），利用历史流量数据进行训练，构建高精度的网络流量预测模型。
(3)攻击方法研究：深入研究针对深度学习网络流量预测的攻击方法，包括对抗样本攻击、数据中毒攻击和模型窃取攻击，分析其攻击原理、实现方法和对模型预测性能的影响。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：(1)系统性地研究针对基于深度学习的网络流量预测技术的攻击方法，分析不同攻击方法的特点、攻击效果和适用场景，为防御攻击提供参考依据。
(2)结合网络流量预测的特点，设计并实现针对性的攻击方法，并通过实验评估攻击效果，分析模型的脆弱性。
(3)探索针对不同攻击方法的防御策略，提高深度学习网络流量预测模型的鲁棒性和安全性。
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. 刘洋, 薛锐, 王春露, 等. 基于深度学习的网络流量预测技术研究综述[J]. 软件学报, 2021, 32(6): 1689-1712.
2. 陈佳俊, 曹阳, 王新. 面向智能网络的流量预测机制研究综述[J]. 计算机科学, 2022, 49(10): 1-14.
3. 王震, 李强, 何闻, 等. 基于深度学习的网络流量预测方法综述[J]. 计算机科学与探索, 2021, 15(11): 2049-2071.
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