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- 毕设选题
- 网络入侵检测
- 安全漏洞扫描
- 数据加密与解密
- 恶意软件分析
- 开题指导建议
- 更多精选选题
- 选题帮助
- 最后
前言
大家好，这里是海浪学长毕设专题！大四是整个大学期间最繁忙的时光，一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备，一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了计算机专业最新精选选题，如遇选题困难或有任何疑问，都可以问学长哦(见文末)！
对毕设有任何疑问都可以问学长哦！更多选题指导：
最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总
大家好，这里是海浪学长毕设选题专场，本次分享的是：
网络与信息安全专业毕设选题指南：附热门研究方向
毕设选题
网络与信息安全专业毕业设计选题涵盖多个核心研究方向，包括网络入侵检测、数据加密与解密、安全漏洞扫描、网络安全协议、恶意软件分析、社会工程学防护、物联网安全以及事件响应与恢复。网络入侵检测方向主要研究如何实时监测网络流量和系统日志，识别潜在的入侵行为和异常活动，通过规则匹配和机器学习算法提高检测准确率；数据加密与解密方向专注于设计和实现安全的加密算法，确保数据在存储和传输过程中的机密性，研究对称加密和非对称加密技术的应用场景；安全漏洞扫描方向致力于开发自动化工具，系统地发现网络和应用中的安全漏洞，评估风险等级并提供修复建议；网络安全协议方向关注通信协议的安全性分析和实现，确保数据传输的机密性、完整性和可用性；恶意软件分析方向研究恶意代码的行为特征和传播机制，开发有效的检测和防御方法。
网络入侵检测
网络入侵检测方向包含基于规则的检测、基于异常的检测以及基于机器学习的检测等子方向。基于规则的检测通过预定义的攻击特征库匹配网络流量，识别已知攻击类型；基于异常的检测建立正常网络行为基线，对偏离基线的活动进行告警；基于机器学习的检测则利用数据挖掘技术自动学习攻击模式，提高对未知攻击的检测能力。研究内容包括特征工程方法优化、检测算法性能提升、误报率降低等。实际应用中，可以开发一个集成多种检测方法的入侵检测系统原型，支持实时流量分析、告警生成和攻击可视化，为网络安全防护提供早期预警。
以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：
- 基于风险意识的动态入侵防御系统模型
- 车联网中基于行为分析的攻击检测系统
- 基于基础AI的企业内网入侵检测应用
- 企业级网络防御体系的设计与优化分析
- 千兆网络入侵防御系统包处理技术系统
- 入侵攻击下电力系统网络安全关键技术
- 基于随机检测的企业协同入侵防御系统
- 信息系统的网络安全技术及实施方法分析
- 基于人工免疫多组件协作式入侵检测系统
- 融媒体背景下广电网络安全的智能化应用
- 主机防护系统中系统调用截获机制的实现
- 基于时钟偏斜的网约车车载入侵检测系统
- 基于人工智能的电力信息网络安全自防御
- 基于深度学习的农业无人机入侵检测系统
- 基于小样本学习的工业物联网入侵检测系统
- 基于三支决策的企业内网攻击分级响应系统
- 基于智能控制的企业网络安全风险预警系统
- 大数据与计算机网络的校园网信息安全策略
- 面向拟态防御系统的工业机床监控终端设计
- 基于基础需求的校园网信息系统可靠性设计
- 基于虚拟网络的企业办公入侵防御系统实验
- 基于策略的企业办公入侵防御系统模型系统
- 基于卷积神经网络模型的企业云网络入侵检测
- 基于深度强化学习的校园无线网入侵检测系统
- 基于重采样增强的校园网小样本攻击识别系统
- 基于简单DBN的银行交易系统入侵检测系统
- 基于激光雷达的变电站空域异物闯入报警系统
- 基于入侵检测技术的校园教学楼网络安全系统
- 基于小样本匹配的智能家居网络入侵检测系统
- WLAN环境下校园无线网入侵检测防御系统
- 基于优化卷积神经网络的政务网入侵检测算法
- 基于基础协议分析的校园无线网入侵防御系统
- 基于基础扫描的企业办公网漏洞检测技术分析
- 基于网络信息安全技术管理的企业计算机应用
- 面向小样本数据的AMI电力用户入侵检测系统
- 基于聚类算法的智能家居无线网络入侵检测系统
- 基于机器学习的无人机禁飞区非法闯入识别系统
- 基于增量更新的企业网络入侵检测特征优化系统
- 基于简单规则的校园网SQL注入语句拦截系统
- 基于访问控制的企业数据中心机房网络安全系统
- 基于网络处理器的校园网出口入侵检测防御系统
- 基于流量统计的电力物联网传感器入侵检测技术
- 基于EB-GAN的企业网络流量异常识别系统
- 基于深度学习的车载网络隐私数据泄露防护系统
- 基于改进GBDT的企业网络异常流量控制系统
- 基于规则转换的Linux主机简单攻击拦截系统
- 基于阈值判断的企业内网单IP高频请求拦截系统
- 基于数据挖掘技术的企业办公网网络入侵检测系统
- 基于简单算法的校园网DDoS攻击检测防御系统
- 基于设备识别的校园无线网AI安全异常终端分析
- 基于基础对抗学习的企业办公网入侵检测领域应用
- 基于IDBN-ELM的企业办公网网络入侵检测
- 基于动态IP黑名单的企业邮件入侵防御系统模型
- 基于保护控制的智能配用电系统攻击简单防御系统
基于简单神经网络的工业互联网机床入侵检测系统
基于基础GAN模型的出租车车速数据突变检测系统
基于机器学习的校园一卡通网络入侵检测与防御系统
基于权限管理的消防救援队伍内部文件访问管理系统
基于基础Pastry的电商平台Web入侵防御系统
基于Linux的企业数据库服务器网络入侵防御系统
基于基础机器学习的社区电网用电超历史均值预警系统
基于简单联动的电网变电站网络安全防御体系设计
基于基础图模型的企业办公网非授权端口通信识别系统
基于基础大数据的校园一卡通单日消费超限短信提醒系统
基于SDN配置的企业分支机构非授权数据传输拦截系统
基于SDN与集成学习的工厂工控设备异常访问拦截系统
基于强化学习的农业大棚无线传感器节点异常通信检测系统
基于风险排查的电商云数据中心服务器弱口令自动检测系统
基于简单AI的高校图书馆单IP超频次下载行为阻断系统
基于简单规则的企业SDN网络ICMP高频请求拦截系统
基于简单特征选择的汽车工厂设备通信波特率异常识别系统
基于简单容错的新能源汽车CAN-FD总线错误帧重发系统
基于基础态势感知的铁路客票系统单账号跨地域登录检测系统
基于CNN与规则的校园教学楼上课时段P2P流量拦截系统
基于Snort与OpenWrt的家庭网络非法接入拦截系统
基于Linux的小型超市POS机非授权数据库访问拦截系统
基于ICA与阈值的企业ERP系统财务数据修改超频次报警系统
基于改进V-detector的企业内网未知攻击简易识别系统
基于简单Agent的校园网端口8080异常访问同步拦截系统
基于CNN-Transformer的工厂工业互联网设备异常通信识别系统
安全漏洞扫描
安全漏洞扫描领域涵盖网络漏洞扫描、Web应用漏洞扫描、系统配置检查等子方向。网络漏洞扫描通过端口扫描和服务识别，发现开放服务中的已知问题；Web应用漏洞扫描针对Web应用的常见安全问题如SQL注入、XSS等进行检测；系统配置检查则验证操作系统和应用程序的安全设置是否符合最佳实践。研究内容包括漏洞库维护、扫描策略优化、扫描效率提升等。通过该领域的实践，可以开发一个轻量级漏洞扫描工具，支持自定义扫描规则，提供详细的漏洞报告和修复建议，帮助用户及时发现并修补安全风险。
以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：
基于校园网认证的LDAP漏洞检测系统
基于区块链存证的网络安全漏洞检测系统
基于深度学习的缓冲区溢出漏洞检测系统
基于模拟攻击的Web应用漏洞检测系统
基于网络爬虫的电商Web漏洞检测系统
基于区块链技术的校园网络安全管理系统
基于Web技术的企业安全漏洞扫描系统
基于RASP技术的信息系统漏洞消控系统
基于双模态注意力的智能合约漏洞检测系统
基于深度学习的混合语言代码漏洞检测系统
基于符号执行的智能合约权限漏洞检测系统
基于漏洞检测的企业网络安全风险评估系统
基于攻击模式库的企业防火墙漏洞检测工具
基于信息安全标准的业务系统风险分析系统
基于机器学习的无线通信网络漏洞监测系统
基于自然语言处理的企业敏感信息检测系统
基于页面解析的Web安全监测与报警系统
基于静态分析的JAVA代码漏洞检测系统
基于脆弱点定位的路由器固件漏洞检测系统
基于区块链的校园网络信息安全漏洞检测系统
基于代码克隆识别的物联网固件漏洞检测系统
基于跨系统扫描的电力监控系统漏洞检测系统
基于数据依赖图聚类的开源软件漏洞检测系统
基于深度学习的区块链智能合约漏洞检测系统
基于脆弱性分析的工业控制系统漏洞挖掘系统
基于深度学习的混合语言源代码漏洞检测系统
基于脆弱性分析的工业控制系统漏洞挖掘系统
基于信息融合的校园网络安全检测与评估系统
基于信息安全技术的SQL注入漏洞检测系统
基于信息安全技术的远程缓冲区溢出检测系统
基于静态分析的JAVAWeb漏洞检测系统
基于爬虫技术的校园论坛XSS漏洞检测系统
基于逆推污点分析的SQL注入漏洞检测系统
基于特征库匹配的电力工控系统漏洞检测系统
基于仿真实训环境的网络安全漏洞模拟检测系统
基于深度学习的安卓APP SQL注入检测系统
基于协议分析的校园网路由器配置漏洞检测系统
基于动态检测和机器学习的XSS漏洞检测系统
基于固件接口标准的设备固件漏洞模糊测试系统
基于渗透测试的电商支付系统交易漏洞检测系统
基于双模态注意力的智能合约权限漏洞检测系统
基于区块链存证的校园网络漏洞检测结果验证系统
基于代码自动生成的微信小程序功能漏洞检测系统
基于跨系统扫描的校园电力监控系统漏洞检测系统
基于特征库的校园电力工控系统网络漏洞检测系统
基于规则引擎的校园一卡通系统权限漏洞检测系统
基于模拟攻击的企业Web应用程序漏洞检测系统
基于特征库匹配的电力工控系统网络漏洞检测系统
基于模拟攻击测试的校园路由器配置漏洞检测系统
基于协议模糊测试的物联网设备通信漏洞检测系统
基于端口扫描的企业办公内网弱口令漏洞检测系统
基于深度学习技术的云课堂平台资源访问漏洞检测系统
基于信息安全技术的远程缓冲区溢出漏洞检测系统
基于自治代理的校园网络安全漏洞扫描与检测系统
基于诱捕路由技术的互联网反审查系统安全性检测系统
基于协议分析的电力数据通信网交换机漏洞检测系统
基于知识图谱的企业OA系统文档泄露漏洞检测系统
基于自然语言处理技术的企业敏感文档泄露漏洞检测系统
基于多线程交互的软件系统安全漏洞自动化检测系统
基于特征匹配的Android应用漏洞检测系统
基于智能检测算法的电商订单系统支付漏洞检测系统
基于状态驱动的校园电力监控系统注入漏洞检测模型
基于程序静态分析技术的Web表单SQL注入防御系统
基于动态信息流分析的Web程序漏洞利用检测系统
基于模糊测试的电力通信系统设备接口漏洞挖掘系统
基于自然语言处理的企业敏感信息泄露漏洞检测系统
基于第三方SDK的Android安全性分析系统
基于混淆代理技术的Android应用漏洞检测系统
基于物理隔离技术的政务网络数据泄露漏洞检测系统
基于遗传算法的企业邮件系统垃圾邮件漏洞检测系统
基于模拟攻击的校园门禁系统身份认证漏洞检测系统
基于系统调用序列学习的Linux内核模糊测试系统
基于固件接口标准的校园物联网设备固件漏洞检测系统
基于抽象语法树技术的Java课程设计语法漏洞检测系统
基于符号执行的电商Web后台数据泄露漏洞检测系统
基于插件技术的校园选课系统SQL注入漏洞扫描系统
基于输入验证规则的指挥信息系统数据校验漏洞检测系统
基于逆推污点分析的Web表单SQL注入漏洞检测系统
基于混淆代理技术的Android校园APP漏洞检测系统
基于机器学习的企业CRM系统用户隐私泄露漏洞检测系统
基于抽象语法树技术的Python课程设计语法漏洞检测系统
基于静态分析技术的Java课程设计缓冲区溢出漏洞检测系统
基于Windows平台的Apache服务器漏洞检测系统
数据加密与解密
数据加密与解密方向涵盖对称加密技术、非对称加密技术、哈希函数以及密钥管理等子领域。对称加密技术如AES研究高效的加密算法实现和密钥分发机制；非对称加密技术如RSA和ECC探讨公钥密码学在身份验证和密钥协商中的应用；哈希函数研究抗碰撞性和单向性，应用于数据完整性校验；密钥管理关注密钥的生成、存储、分发和销毁全生命周期安全。研究内容包括加密算法性能优化、密钥交换协议设计、密码学原语的安全性证明等。通过该方向的实践，可以开发一个加密通信系统，实现安全的数据传输和存储，并分析不同加密方案在安全性和性能方面的平衡。
以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：
基于混沌加密技术的校园监控录像存储安全系统
基于信息交换的校园办公数据加密传输系统
基于机器学习的校园网加密流量入侵防御系统
基于国密SM3的企业电子合同哈希验证系统
基于混沌加密技术的工业物联网网关数据安全系统
基于RSA密钥对的企业云存储数据访问系统
基于身份认证的校园一卡通手机支付加密系统
基于属性基加密的社区养老健康数据共享系统
基于零知识证明的社区业主身份匿名验证系统
基于DNA加密技术的企业核心技术文档保护系统
基于信息安全的企业定制字体快速造字加密系统
基于密钥隔离的医院信息系统加密密钥管理系统
基于FIDXP的企业分布式入侵防御加密系统
基于混合信任模型的企业协同入侵检测加密系统
基于机器学习的企业内网加密流量入侵检测系统
基于密码学的校园电商平台安全加密设计与应用
基于数字水印技术的校园教学视频版权加密保护系统
基于国密算法的校园网络设备配置备份加密系统
基于双因素认证的企业云办公数据加密访问系统
基于网络媒体的高校意识形态安全加密防护系统
基于哈希加盐技术的企业客户账号密码安全存储系统
基于BS架构的社区医院健康档案加密存储系统
基于属性加密技术的企业部门文件分级访问控制系统
基于同轴接入设备的小区宽带升级加密机制设计
基于混沌映射的智能家居语音指令加密传输系统
基于零知识证明技术的企业供应商资质匿名验证系统
基于DNA隐写的实验室机密数据隐蔽传输系统
基于信息安全的游戏外挂与反外挂加密技术系统
基于数字有线电视的有条件接收端加密实现系统
基于对称加密技术的中小企业ERP数据库加密系统
基于深度学习的工业控制网络入侵防御加密技术
基于排列码的企业数据加密USB移动硬盘设计
基于软件定义安全的校园网入侵检测与加密系统
基于混沌和纠错码的校园直播视频隐私保护系统
基于智能清扫车的远程驾驶云控加密控制器设计
基于声纹识别技术的高校科研文件加密方法实现系统
基于量子密钥分发技术的政务核心数据加密传输系统
基于SDN的校园网三支决策入侵防御加密系统
基于安全多方计算的跨校科研数据协同加密系统
基于后量子签名的校园电子公文长期有效性系统
基于RSA数字签名技术的校园公告栏信息防篡改系统
基于物联网技术的智能家居属性密文访问控制加密系统
基于RC5的企业内部消息加密解密通信软件系统
基于信息安全的个人征信信息银行化加密管理系统
基于+技术的校园门禁安全高效二维码编解码加密系统
利用深度学习提升校园网入侵逃避行为检测加密技术
依托云存储实现校园开放网络资源稳定存储加密系统
基于IC卡技术的校园食堂电子支付模型加密设计系统
借助迁移学习优化校园网多态蠕虫特征提取加密算法
采用AES-CBC模式的医院医保结算数据加密系统
面向XML的企业办公安全中间件数字签名加密系统
基于ECC加密技术的企业VPN远程办公数据传输系统
利用包分类技术提升企业内网隐蔽信道检测与加密防护系统
依托DBAM模型强化企业网络安全风险评估加密方法
应用模糊加密保护工业物联网传感器数据隐私的系统
基于混沌加密算法的企业员工考勤数据隐私保护系统
利用单类支持向量机提升工厂ICS入侵检测加密系统
借助机器学习优化工业控制网络加密数据异常检测系统
采用循环神经网络改进工厂工控网络入侵检测加密系统
基于Linux技术的企业财务可堆叠安全文件加密系统
利用深度学习提升工业控制网络加密数据异常检测系统
依托数字水印技术保护企业品牌LOGO版权的加密系统
基于透明加密技术的校园Android平台数据加密系统
应用国密算法保障社区卫生服务站疫苗冷链数据加密系统
利用J2ME平台提升校园移动应用系统的加密安全性
依托Web服务器增强校园网入侵检测反向选择加密算法
基于无线传感器网络的智能家居信任入侵检测加密系统
采用国密SM5技术保障校园UHFRFID标签数据加密系统
利用SHA-256技术实现校园服务器日志完整性校验加密系统
基于CNN和SVDD技术的校园网DDoS攻击检测加密系统
恶意软件分析方向涵盖静态分析、动态分析及行为分析等子领域。静态分析通过反汇编和代码审查识别恶意特征；动态分析在隔离环境中运行样本，观察其运行时的行为；行为分析则关注恶意软件的功能及其危害，例如文件操作、网络通信等。研究内容包括恶意代码特征提取、自动化分析工具开发与检测模型训练等。通过该方向的实践，可以构建一个恶意软件分析沙箱系统，支持样本自动分析和特征提取，生成详细的行为报告，为恶意软件防护提供技术支持。
以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：
- 基于K近邻算法的车载系统恶意程序检测
- 利用静态类型推断还原脚本化木马行为
- 借助行为指纹识别桌面木马持久化机制
- 采用深度嵌入技术的恶意URL快速检索系统
- 基于静态类型推断检测脚本恶意逻辑的行为
- 利用运行时库调用序列实现插件恶意检测器
- 依托静态资源与图像指纹识别隐写载体
- 借助行为分析检测恶意软件的数据窃取行为
- 通过行为特征预警办公电脑勒索软件早期活动
- 利用运行时序列模型预测C2通信意图的工具
- 基于简单规则融合实现跨平台传播关联示例器
- 采用CNN技术识别恶意软件字节序列图像化特征
- 借助用户行为模型构建社工钓鱼点击预警系统
- 利用动态内存变更日志定位恶意代码段的工具
- 依托深度学习技术识别恶意软件文件加壳行为
- 基于多源日志融合检测企业入侵可疑账户的方法
- 采用字符串特征快速评分脚本恶意行为的技术
- 利用动态API钩子检测恶意加载器的插件系统
- 通过静态和动态特征融合实现脚本恶意评分器
- 基于随机森林技术检测工业物联网恶意软件传播
- 依托沙箱动态分析回放办公文档的恶意行为
- 利用贝叶斯检测定位公司邮箱钓鱼源头候选
- 通过系统调用序列实时识别服务器后门进程
- 基于随机森林技术检测医疗HIS系统的恶意软件
- 借助固件静态特征检测IoT设备的固件后门
- 利用静态资源指纹匹配识别恶意网页克隆行为
- 依托深度学习技术检测iOS系统恶意应用签名
- 采用CNN技术识别恶意软件PE文件头部特征
- 通过迁移学习检测移动游戏市场内的内购劫持行为
- 基于滑动窗口聚类技术检测校园网异常流量爆发
- 依托区块链技术存证与检测恶意软件样本哈希值
- 采用CNN技术识别恶意软件二进制文件图像化特征
- 利用图卷积网络检测恶意软件家族演化特征
- 基于深度学习技术检测物联网网关的恶意软件流量
- 通过深度学习技术实现恶意软件静态代码片段分类检测
- 依托模糊测试技术检测设备驱动稳定性和恶意行为
- 利用静态特征检测安卓应用商店中的恶意权限异常
- 基于标签传播算法识别广告投放网络的可疑群体
- 通过深度学习技术检测恶意软件文件加密勒索行为
- 采用CNN技术分类检测恶意软件二进制代码片段
- 利用随机森林技术检测视频会议系统中的恶意入侵行为
- 依托LSTM技术检测恶意软件动态执行时间序列
- 通过支持向量机技术检测智能门禁系统的恶意破解行为
- 采用循环神经网络分析与识别恶意代码的内存行为
- 利用朴素贝叶斯技术识别在线考试系统中的恶意作弊行为
- 依托卷积神经网络识别和检测恶意软件图标特征
- 通过深度学习技术分析和检测恶意软件沙箱行为日志
- 利用朴素贝叶斯技术识别视频监控系统中的恶意入侵行为
- 基于卷积神经网络提取与检测恶意软件静态特征
- 采用梯度提升树技术检测能源监控系统的恶意数据篡改
- 依托梯度提升树技术检测智能电网终端的恶意指令注入
- 利用内核钩子检测Rootkit可疑修改的位置
- 通过支持向量机识别工业控制网络中的恶意软件指令
- 基于循环神经网络分析与识别恶意代码注册表操作
- 依托静态与动态特征生成恶意样本的可解释性报告器
- 利用时间窗K-means技术检测僵尸网络命令活动
基于CUSUM断点检测的传播中断效果简易评估器
基于静态分析的办公文档内脚本化挖矿代码定位工具
利用深度学习技术对Android恶意软件电话监听进行检测
采用深度学习方法识别Android恶意软件的位置窃取行为
借助CNN算法实现Android恶意APK文件特征的识别
运用K-means聚类挖掘未知恶意软件的行为模式
基于PageRank算法评估企业网络中的高影响力可疑节点
通过支持向量机技术检测网页上的恶意JavaScript代码
海浪学长项目示例：
开题指导建议
在毕业设计的初期阶段，许多同学都会感到困惑，不确定如何选择合适的题目。有些是被要求自主选题，但不清楚自己适合做什么；有的则是由老师分配题目，然而这些题目往往难度较大，且导师提供的信息和帮助较少，使得同学们不知道从哪里开始。同时，他们还需要准备毕业后的各种事情，如考研、公务员考试或实习等，这种情况下既要忙着备考或实习，又要为毕设头痛不已。
选题的重要性
选择合适的毕设题目至关重要，因为这将直接影响到后续的论文撰写和答辩过程。不当的选题可能会导致一系列问题，影响整个毕业设计的顺利进行。
选题难易度
选题既不能过于复杂也不能过于简单。如果选题过难，可能导致知识储备不足而无法完成项目；若选题过于简单，则可能无法通过老师的审批，这是许多同学课题反复被退回的一个重要原因。
工作量要适中
除非是算法类或科研性质的项目，否则项目的代码需要有一定的规模和完整性。如果项目的工作量不够，缺乏研究性内容，后期撰写论文将会非常困难，因为论文的内容应基于实际项目来编写。
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为了帮助大家节约时间，如果你在开题选题或相关技术方面有疑问，不清楚毕设如何开展，都可以随时向学长咨询。我将根据你的具体情况提供相应的帮助。
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