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前言
📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。
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大家好,这里是海浪学长计算机专业毕设专题,本次分享的课题是
🎯网络空间安全专业毕业设计选题汇总 2025-2026

毕设选题
网络空间安全专业毕业设计选题主要涵盖恶意软件分析与分类、恶意域名与钓鱼检测、入侵检测系统原型、漏洞扫描、网络流量取证、身份认证与权限管理研究方向。恶意域名与钓鱼检测方向致力于研究如何通过分析域名字符串特征、页面结构和内容相似性,快速识别欺诈性网站,有效保护用户免受网络钓鱼攻击的威胁。入侵检测系统原型方向聚焦于构建能够实时监控网络流量和系统日志的安全机制,通过规则匹配和机器学习算法识别异常行为模式,实现安全威胁的早期预警。身份认证与权限管理方向则致力于设计更加安全可靠的用户身份验证机制,通过多因素认证和基于公钥的加密技术,提升系统账户的安全性,有效减轻凭证泄露带来的安全风险。
入侵检测系统
入侵检测系统原型方向涉及基于规则的检测、基于异常的检测和混合检测三个子方向。基于规则的检测研究通过预定义的攻击特征库和检测规则,对网络流量和系统日志进行模式匹配,可实现对已知攻击的精确识别和快速响应。基于异常的检测专注于建立网络或系统的正常行为基线,通过统计分析识别偏离正常模式的异常行为,能够发现未知类型的攻击和变种攻击。混合检测则结合两种检测方法的优势,在保持对已知攻击高检出率的同时,提高对未知威胁的检测能力,可构建更加全面和高效的入侵检测系统,为网络安全防护提供可靠保障。

以下是一些领域相关的毕业设计选题示例,希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题:
- 基于深度学习的校园网流量入侵检测系统
- 基于深度学习的企业VPN入侵检测模型
- 基于IPS原理的医院内部审计信息系统
- 计算机应用技术专业网络安全与系统维护
- 基于人工智能的电力信息网络安全自防御
- 工业控制系统数据驱动的化工厂入侵检测
- 油库工业控制系统信息安全防护措施简析
- 基于终端检测的医院终端恶意软件查杀系统
- 基于小样本学习的工业物联网入侵检测系统
- 基于云安全的企业云主机基础访问控制系统
- 基于策略的企业办公入侵防御系统模型系统
- 云计算环境下企业云主机新型入侵检测技术
- 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
- 基于特征匹配的APT攻击政务网检测系统
- 基于三支决策的企业内网攻击分级响应系统
- 基于虚拟局域网的政务网信息安全防护系统
- WLAN环境下校园无线网入侵检测防御系统
- 基于激光雷达的变电站空域异物闯入报警系统
- 基于流量清洗的政务网AIDDoS防御系统
- 基于基础核函数的化工厂ICS入侵检测系统
- WLAN环境下校园宿舍网入侵检测防御系统
- 基于深度学习的校园教学楼网络流量入侵检测
- 基于重采样增强的校园网小样本攻击识别系统
- 基于基础映射的工业互联网机床安全检测系统
- 基于简单AI的校园网常见攻击流量识别系统
- 多维度可解释性视角下的企业内网入侵检测系统
- 基于人工智能的政务网网络入侵检测与防御系统
- 基于简单数据统计的电商平台网络入侵检测系统
- 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
- 基于基础CNN-GRU的高校科研网入侵检测
- 基于访问控制的企业数据中心机房网络安全系统
- 基于增量更新的企业网络入侵检测特征优化系统
- 基于深度学习的企业ERP网络入侵检测与防御
- 基于简单异常识别的舰船导航网络安全预警系统
- 基于改进双重深度Q网络的校园网入侵检测模型
- 基于流量限制的物联网设备慢速DoS防御系统
- 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
- 基于进程行为的Windows主机入侵防御系统
- 基于基础评估的风电场风机转速超额定值拦截系统
- 基于动态IP黑名单的企业邮件入侵防御系统模型
- 基于备份策略的医院HIS系统防御勒索病毒实践
- 基于IDBN-ELM的企业办公网网络入侵检测
- 基于控制平面的千兆网络入侵防御系统策略配置系统
- 基于权限管控的消防救援队伍内部文件访问管理系统
- 基于简单机器学习的校园SDN网络大流量清洗系统
- 基于阈值判断的工业控制系统水坝闸门入侵检测系统
- 基于主机内核的混合型企业服务器入侵防御系统技术
- 基于基础机器学习的社区电网用电超历史均值预警系统
- 基于简单分析的企业客服中心手机号高频呼叫限制系统
- 基于Linux的企业数据库服务器网络入侵防御系统
- 基于简单分布式的校园多校区账号异地登录同步报警系统
- 基于流量过滤的网络入侵防御系统DDoS攻击检测系统
- 基于基础Snort规则的校园实验室入侵防御系统部署
- 基于SDN配置的企业分支机构非授权数据传输拦截系统
- 基于对抗特征的企业网络入侵检测黑盒攻击简单拦截系统
- 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nDPI基础识别的企业办公网轻量级入侵防御系统
- 基于系统调用统计的企业财务主机进程异常调用报警系统
- 基于基础AI的校园宿舍网P2P下载流量限额管控系统
- 基于文件监控的Windows企业财务主机入侵防御系统
- 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
- 基于特征匹配的变电站录波器非授权IP运维访问拦截系统
- 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FocalLoss的校园网不平衡攻击流量识别系统
- 基于基础博弈模型的农田传感器节点信号强度骤降识别系统
- 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CNN-LSTM的化工厂工控系统轻量化攻击识别系统
- 基于Attention-CNN的企业加密流量简单分类系统
- 基于SPCSE与WKELM的企业内网简单攻击行为分类系统
- 基于基础GAN模型的私家车CAN总线特定ID异常帧拦截系统
- 基于简单Agent的校园网端口8080异常访问同步拦截系统
- 基于SDN配置的家庭智能家居未登记设备WiFi接入拦截系统
- 基于Snort与OpenFlow的APT攻击简单诱捕蜜罐系统
身份认证与权限
身份认证与权限管理方向涉及多因素认证设计、基于生物特征的认证和零信任架构实现三个子方向。多因素认证设计研究结合密码、动态令牌、短信验证码等多种认证方式,构建多层次的用户身份验证机制,大幅提高账户的安全性。基于生物特征的认证专注于利用指纹、人脸识别等生物特征进行身份验证,实现更加便捷和安全的用户登录体验。零信任架构实现则基于"永不信任,始终验证"的原则,设计细粒度的访问控制策略,对每次资源访问都进行严格的身份验证和权限检查,可有效防范内部威胁和权限提升攻击,为企业构建更加安全的网络环境。
以下是一些领域相关的毕业设计选题示例,希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题:
- 基于人脸识别的企业云办公登录认证系统
- 基于JWT的社区团购平台登录认证系统
- 基于ACL动态授权的校园资源访问系统
- 基于密码的社区银行APP登录认证系统
- 基于RBAC的校园一卡通消费权限系统
- 基于智能合约的校园实验室使用授权系统
- 基于指纹识别的校园一卡通充值认证系统
- 基于区块链共识的社区居民身份认证系统
- 基于RBAC的社区卫生服务站权限系统
- 基于人脸识别的企业门禁多因素认证系统
- 基于RBAC的企业供应链权限分配系统
- 基于智能合约的社区物业业主身份授权系统
- 基于RBAC的医院药房管理权限控制系统
- 基于ACL的校园图书馆电子资源访问系统
- 基于RBAC的企业财务系统操作权限系统
- 基于区块链不可篡改的政务申请人身份系统
- 基于RBAC的社区门禁系统用户权限系统
- 基于JWT的校园多系统单点登录认证平台
- 基于RBAC的医院药房药品领取权限系统
- 基于ACL的企业数据库表级访问控制系统
- 基于硬件令牌的政务审批系统身份认证系统
- 基于虹膜识别的实验室危化品管理认证系统
- 基于JWT的企业CRM系统单点登录系统
- 基于动态口令的校园网管理员登录认证系统
- 基于指纹的实验室危化品管理系统身份认证
- 基于JWT的校园多教学系统单点登录平台
- 基于SAML的企业OA子应用单点登录平台
- 基于JWT的医院药房管理系统统一登录系统
- 基于SAML的政务多部门系统统一登录平台
- 基于SSO的企业办公软件集群统一登录系统
- 基于RBAC的校园图书馆资源访问权限系统
- 基于ACL与MAC绑定的企业终端访问系统
- 基于RBAC的企业CRM客户数据权限系统
- 基于符号执行的医院HL7协议漏洞检测系统
- 基于SAML的社区健康管理多系统登录系统
- 基于ACL与时间策略的校园网访问控制系统
- 基于JWT的校园科研管理系统单点登录平台
- 基于指纹识别的校园实验室设备操作认证系统
- 基于SAML的医院HIS系统单点登录平台
- 基于ACL规则冲突检测的企业网络访问系统
- 基于SAML的校园多系统单点登录平台设计
- 基于RBAC的企业财务系统用户操作权限管理
- 基于JWT的社区服务平台多应用单点登录实现
- 基于RBAC的政务办公系统岗位权限管理系统
- 基于RBAC的校园宿舍管理系统权限分配系统
- 基于RBAC的企业财务系统操作权限管控系统
- 基于ACL与角色关联的企业OA模块访问系统
- 基于SAML的企业ERP系统子模块登录系统
- 基于SAML的校园实验室多设备管理登录系统
- 基于ACL规则缓存的企业云存储访问控制系统
- 基于SAML的企业多部门办公系统单点登录系统
- 基于指纹识别的校园图书馆借阅权限动态认证系统
- 基于SAML的校园一卡通关联系统单点登录平台
- 基于ACL规则压缩的校园网络设备访问控制系统
- 基于OAuth2.0的社区物业第三方授权系统
- 基于RBAC的医院HIS系统数据访问权限系统
- 基于JWT的企业ERP系统子模块单点登录系统
- 基于OAuth2.0的企业云存储单点登录系统
- 基于ACL与IP绑定的政务审批系统访问控制系统
- 基于OAuth2.0的校园云盘应用访问授权系统
- 基于OAuth2.0的校园教务系统查询授权系统
- 基于RBAC的社区物业管理系统角色权限分配系统
- 基于模型检测的校园VPNL2TP协议漏洞识别系统
- 基于OAuth2.0的企业ERP插件授权访问系统
- 基于RBAC模型的企业ERP系统用户权限管理实现
- 基于模型检测的企业VPNIPSec协议漏洞检测系统
- 基于符号化分析的校园一卡通RFID认证漏洞检测系统
- 基于模态逻辑的社区电商TLS1.3协议安全性验证系统
- 基于OAuth2.0的校园第三方学习平台授权登录系统
- 基于OAuth2.0的企业OA系统第三方工具集成授权
- 基于OAuth2.0的企业ERP系统第三方插件授权访问
- 基于形式化建模的企业Kerberos协议安全性分析系统
- 基于OAuth2.0的社区物业APP第三方服务授权系统
- 基于BAN逻辑的校园网802.1X认证协议安全性分析系统
恶意域名与钓鱼检测
恶意域名与钓鱼检测方向包含域名特征分析、网页内容识别和用户行为分析三个子方向。域名特征分析研究通过统计分析域名的长度、熵值、注册时间等属性,识别可能的恶意域名,可实现恶意域名的初步过滤功能。网页内容识别专注于比较可疑网站与目标网站的结构相似性,提取关键视觉元素和文本特征进行匹配,能够有效识别克隆类钓鱼网站。用户行为分析则通过监控用户在网络浏览过程中的交互模式,结合已知钓鱼攻击的特征,预测可能的钓鱼网站访问风险,为用户提供实时的安全提醒,保护个人敏感信息安全。

以下是一些领域相关的毕业设计选题示例,希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题:
- 基于DNS记录的校园网钓鱼域名分类
- 基于特征工程的在线音乐域名恶意分类
- 基于特征工程的银行网站钓鱼页面检测
- 基于特征工程的政务平台恶意域名分类
- 基于DNS记录的校园网恶意域名检测
- 基于特征选择的外卖网站恶意域名识别
- 基于特征工程的车载系统域名恶意分类
- 基于特征工程的社交APP恶意域名识别
- 基于DNS特征的企业内网恶意域名检测
- 基于字符串特征的教育系统恶意链接识别
- 基于随机森林的打车软件钓鱼URL识别
- 基于机器学习的旅游网站钓鱼URL识别
- 基于机器学习的政务网站钓鱼URL检测
- 基于特征选择的旅游APP恶意域名检测
- 基于随机森林的购物APP钓鱼链接识别
- 基于URL结构的教育网站恶意域名检测
- 基于字符串特征的政务网站钓鱼页面识别
- 基于特征选择的教育APP恶意域名识别
- 基于特征层融合的校园系统URL恶意检测
- 基于关键词提取的办公系统钓鱼URL检测
- 基于特征层融合的政务系统URL恶意检测
- 基于特征工程的在线文档协作域名恶意分类
- 基于特征层融合的电商购物URL恶意检测
- 基于特征选择的智能农业设备域名恶意分类
- 基于字符串匹配的电商平台恶意URL检测
- 基于特征层融合的购物网站URL恶意检测
- 基于朴素贝叶斯的社交软件恶意URL识别
- 基于朴素贝叶斯的办公平台恶意URL识别
- 基于URL结构的银行网站恶意URL检测
- 基于DNS特征提取的校园网恶意域名检测
- 基于关键词匹配的校园系统钓鱼URL检测
- 基于DNS查询的物联网设备恶意域名检测
- 基于特征工程的在线购票系统域名恶意分类
- 基于关键词匹配的钓鱼邮件URL提取识别
- 基于关键词匹配的校园邮件恶意URL检测
- 基于特征层融合的金融系统URL恶意检测
- 基于n-gram的视频平台DGA域名检测
- 基于字符级RNN的医疗平台URL钓鱼检测
- 基于n-gram的游戏平台DGA域名检测
- 基于n-gram的社交平台DGA域名检测
- 基于特征工程的电商平台URL恶意链接分类
- 基于LSTM的电商平台DGA域名家族分类
- 基于LSTM的社交平台DGA域名家族分类
- 基于n-gram的办公OADGA域名检测
- 基于SHAP的校园网多模态URL恶意检测
- 基于字符级CNN的打车软件URL钓鱼识别
- 基于n-gram的外卖平台DGA域名检测
- 基于字符级CNN的社交软件URL钓鱼识别
- 基于pDNS数据的智能农业恶意域名演化追踪
- 基于DNS特征提取的物联网设备恶意域名检测
- 基于字符级CNN的云存储平台URL钓鱼识别
- 基于TF-IDF的外卖平台相似钓鱼URL识别
- 基于字符串相似度的金融APP相似钓鱼域名识别
- 基于TF-IDF的社交软件相似钓鱼URL识别
- 基于邮件解析的游戏客服钓鱼邮件URL关联识别
- 基于n-gram的视频播放平台DGA域名检测
- 基于TF-IDF的医疗平台相似钓鱼URL识别
- 基于LSTM的外卖配送平台DGA域名家族分类
- 基于字符级RNN的电商售后平台URL钓鱼检测
- 基于字符级CNN的在线影视平台URL钓鱼识别
- 基于LSTM的社交聊天平台DGA域名家族分类
- 基于pDNS数据的工业机器人恶意域名演化分析
- 基于TF-IDF的电商直播相似钓鱼URL识别
- 基于邮件解析的电商购物钓鱼邮件URL关联识别
- 基于字符级CNN的在线购物平台URL钓鱼识别
- 基于邮件解析的金融服务钓鱼邮件URL关联识别
- 基于DNS特征提取的智能家居网关恶意域名检测
- 基于DNS特征提取的物联网网关设备恶意域名检测
- 基于邮件NLP特征的政务邮箱钓鱼URL关联检测
- 基于requests的校园迎新网页恶意脚本检测
- 基于requests的教育网站网页恶意脚本检测
- 基于邮件NLP特征的校园邮箱钓鱼URL关联检测
- 基于requests的企业考勤网页恶意脚本检测
- 基于requests的医疗网站网页恶意脚本检测
- 基于requests的校园论坛网页恶意脚本检测
- 基于pDNS数据的智能气象设备恶意域名演化追踪
海浪学长项目示例:






更多帮助
选题迷茫
毕设开题阶段,同学们都比较迷茫该如何选题,有的是被要求自己选题,但不知道自己该做什么题目比较合适,有的是老师分配题目,但题目难度比较大,指导老师提供的信息和帮助又比较少,不知道从何下手。与此同时,又要准备毕业后的事情,比如考研,考公,实习等,一边忙碌备考或者实习,一边还得为毕设伤透脑筋。
选题的重要性
毕设选题其实是重中之重,选题选得是否适合自己将直接影响到后面的论文撰写和答辩,选题不当很可能导致后期一系列的麻烦。
1.选题难易度
选题不能太难,也不能太简单。选题太难可能会导致知识储备不够项目做不出来,选题太难,则可能导致老师那边不同意开题,很多同学的课题被一次次打回来也是这个原因之一。
2.工作量要够
除非是算法类或者科研性项目,项目代码要有一定的工作量和完整度,否则后期论文的撰写会很难写,因为论文是要基于项目写的,如果项目的工作量太少,又缺乏研究性的东西,则会导致很难写出成篇幅的东西。
更多选题指导
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毕设帮助,疑难解答,欢迎打扰!
最后
🏆🏆🏆为帮助大家节省时间,如果对开题选题,或者相关的技术有不理解,不知道毕设如何下手,都可以随时来问学长,我将根据你的具体情况,提供帮助。
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