1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网的快速发展，网络流量呈现爆炸式增长趋势，对网络资源的合理分配和高效利用提出了严峻挑战。

准确预测网络流量对于保障网络服务质量、优化网络性能、以及提升网络安全至关重要。

近年来，深度学习技术以其强大的特征提取和非线性建模能力在网络流量预测领域取得了显著成果，但同时也面临着潜在的安全风险和攻击威胁。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在网络流量预测和深度学习安全领域开展了大量研究，取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在网络流量预测方面取得了一定的进展，特别是在应用深度学习技术提高预测精度方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对基于深度学习的网络流量预测技术的攻击方法展开深入研究，分析不同攻击方法的原理、特点和攻击效果，并探讨相应的防御策略。

1. 主要内容

本研究主要内容包括：
1.深入研究深度学习网络流量预测技术原理，分析不同深度学习模型（如rnn、lstm、gru、cnn等）在流量预测中的应用，以及模型构建的关键技术；2.系统分析针对深度学习流量预测的攻击方法，包括对抗样本攻击、数据污染攻击、模型窃取攻击等，剖析其攻击原理、实现方式和潜在危害；3.构建实验环境，利用真实网络流量数据集，对不同攻击方法进行实验评估，分析攻击效果，比较不同攻击方法的优缺点；4.研究针对不同攻击方法的防御策略，包括对抗训练、数据清洗、模型鲁棒性增强等，并探讨未来防御方向。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验验证和仿真模拟相结合的研究方法，逐步深入地开展研究工作。

首先，进行文献调研，深入了解网络流量预测技术、深度学习技术以及深度学习安全领域的研究现状，为本研究提供理论基础。

其次，分析深度学习网络流量预测技术的原理，研究不同深度学习模型在流量预测中的应用，并构建基于深度学习的流量预测模型。

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，构建较为完整的攻击方法体系，并分析不同攻击方法的原理、特点和攻击效果；2.结合真实网络流量数据，对不同攻击方法进行实验评估，对比分析其攻击效果，为设计更有效的防御策略提供参考；3.探讨针对不同攻击方法的防御策略，并展望未来防御方向，以期提高基于深度学习的网络流量预测系统的安全性和可靠性。

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. 李博文, 朱洪亮, 李强. 基于深度学习的网络流量预测技术综述[j]. 计算机科学, 2021, 48(6a): 1-12.

2. 孙全, 周世杰, 刘洋, 等. 基于深度学习的网络流量预测研究进展[j]. 软件学报, 2021, 32(4): 1052-1071.

3. 张俊杰, 王怀民, 王刚, 等. 网络流量预测机制研究[j]. 软件学报, 2019, 30(4): 905-922.