那论文查重这一块可就多了！但是靠谱的就比较少，知名度比较高的就几家吧： 1、万方检测万方检测和知网、维普是国内三大知名查重软件，万方在国内知名度很高，也对个人开放，而且价格也比较亲民，准确率很高，出报告速度快∞信息安全，是部分院校的指定论文定稿系统。2、中国知网查重知网查重结果的准确度高，是如今国内权威论文查重软件，其中收录的数据库很全面，并且有海量的资源。不过，知网缺点就是不对个人开放，价格也相对来讲比较昂贵！3、维普维普在国内知名度也是很高的，检测严格性不如知网，但是检测速度较快，收费价格也比知网便宜，查重结果准确也比较高，部分学校也是认可的！
论文查重软件：
1、中国知网CNKI论文查重
知网知网查重系统从知网官网中的“学术不端文献检测系统”进入，其中主要分为：
(1)科技期刊学术不端文献检测系统
专门为科技期刊编辑部提供检测服务，仅限检测科技期刊稿件。
可检测抄袭与剽窃、伪造、篡改、不当署名、一稿多投等学术不端文献。
(2)社科期刊学术不端文献检测系统
专门为社科期刊编辑部提供检测服务，仅限检测社科期刊稿件。
可检测抄袭与剽窃、伪造、篡改、不当署名、一稿多投等学术不端文献。
(3)学位论文学术不端行为检测系统
专门为研究生院部提供检测服务，仅限检测研究生毕业论文。
可检测抄袭与剽窃、伪造、篡改等学术不端文献。
(4)大学生论文管理系统
用于辅助高校教务处检查大学生毕业论文是否存在抄袭剽窃等学术不端行为，
帮助提高大学生论文质量。
2、万方检测系统：万方文献相似性检测服务平台
万方数据旗下论文检测，严谨且科学的论文相似性检测系统。提供论文查重、论文抄袭检测和学术不端甄别等服务。
3、维普论文查重：
进入维普论文检测官网找到论文查重入口，支持毕业论文抄袭检测、24小时自助检测等。
4、PaperPP论文查重
可以免费查重，查重的准确度较高。
学位论文学术不端行为检测系统（简称“TMLC”）以《中国学术文献网络出版总库》为全文比对数据库，实现了对抄袭与剽窃、伪造、篡改等学术不端行为的快速检测，可供用户检测学位论文，并支持用户自建比对库。
人们把这一系统称之为“学术不端行为测谎仪”。但这个“检测系统”还没正式应用，它的准确性和科学性便受到一些老师和学生的质疑，继而引发了一场争论。 据了解，“学术不端文献检测系统”是一种反剽窃软件，可以用于抄袭、伪造、一稿多投、篡改、
对于首次接触毕业论文查重的同学来说，论文是如何查重的还是挺迷茫的，也不知道该如何下手。所以就会有很多毕业生都会问道到底毕业论文的查重是如何查重的?一般来说毕业论文查重就是将你的毕业论文提交到学校要求的查重检测系统里，然后系统就会将你的论文与系统本身所收录的数据进行比对，检测完会有一份检测报告，有和系统数据库内相似或重复的部分就会被标记出来，红色表示严重重复，橙色表示相似部分，绿色表示没有检测到重复是合格的。每个学校对于论文的重复率要求都有所不同，一般的要求本科论文重复率不超过30％就能合格，但有的学校也许要求会更严格，比如不超过20％才行。有的学校对论文中的章节段落也会有要求，这个学校都会有相应的公告需要同学们多多留意下。目前大多数的高校使用的都是知网查重系统，那么知网检测系统是对毕业论文是如何查重的呢？1、知网检测完的检测报告中会有3种颜色的字体来标注你的论文。一种是黄色，表示这部分是相似的。一种是红色，表示这部分是抄袭的。还有一种就是绿色，表示没有检测到抄袭或相似的地方是合格的。2、一般知网在检测时是只检测文字部分的，对于图片、word域代码等会自动忽略不参与检测。3、知网对于论文里的表格是会检测的。如果你的毕业论文中有大量的数据表，并且这些部分是你抄袭的，那么最好是以图片的形式插入。4、参考文献的引用也是会算在重复率中的，知网给检测系统设置有5％的阀值，不超过就行，最好在引用时可以用自己的话术变换下。5、知网检测是以连续相似的13个字符作为抄袭判断的依据。6、知网有着其独有的大学生论文联合比对库，往届学长的论文都会被收录。并且拥有互联网资源，所以网络上大部分内容你想偷懒抄袭，是没有机会的。相对来说知网对于外文文献的收录较少，我们在撰写时可以查找一些然后进行翻译。还有就是我们在查重一次修改后，不要以为就能合格了。由于检测系统里增添有互联网资源，由于互联网比对数据是在不断地变化，所以很有可能第一次检测时没有被标记的地方，第二次再检测时可能就会被标记出来。所以我们在修改时最好是修改完隔断时间多检测几次，直到修改的重复率达到学校要求为止。
大学快结束了，毕业生总觉得通过论文查重很难，最痛苦的是无法通过论文检测。用什么系统对论文进行检测，将决定后续提交的论文是否能够顺利通过。当然，论文的后续修改也很重要。接下来就让paperfree小编来说说用什么查重系统对论文进行检测吧，希望对你有帮助。一、用什么系统检测论文小编推荐一个安全可靠的查重系统网站——paperfree。paperfree已经发展成为一个权威可靠的在线网站，用于检查论文的原创性和防止抄袭，该网站一直致力于学术论文的检测。paperfree查重系统检测范围广泛，涵盖所有中英文类别，包括哲学、经济学、管理学、法学、社会科学、教育学、文学、艺术学、历史学、理学、工学、农学、医学、政治学、军事学等。二、如何进行论文修改？1、注意文献的正确引用。引号后，不要轻易用句号结尾。一定要在引用结束后写句号，否则句号后引用的句子会被判定为抄袭。同时，引用文本的内容可以做成表格。表格和图表不在查重范围内，一目了然，是非常好的修改方法。2、进行增删改写。论文引用的句子有所改动，适当的词语有所放大，略有删减。然后，连贯地组合句子，使句子不同，减少文章中的重复字符。
现在我们写完论文后，都要进行论文查重的。毕业论文查重一定要知道论文查重软件的查重原理，因为不同的查重软件测试，结果都是不同的，像这种情况就需要注意。有人甚至发现修改后，论文的重复率反而上升，这也是常见的事情。 想要了解论文查重的话，最好的方式就去了解论文查重的原理。论文查重的原理其实是比较简单的，就是字符之间的比较，但是不同的软件机制不一样，所以查重软件非重视查重的格式，只要格式正确的话，论文查重的结果也是正确的。 对于毕业论文查重的格式书写，一般是按照学校的标准来写的。学校会规定论文的查重格式，如果格式错误，那么最容易出错的部分就是目录和引用之类的部分了。 如果按要求提交目录，搜索论文的目录将与数据库进行比较，不同部分将进行比较。一旦超过系统设定的标准，基本上就判定为标红的部分，这就需要我们根据接管进行修改了。 如果要达到学校的论文查重保准，那么一定要注意写作的方式，提前写好提纲，收集学术资料，注意格式。尤其是在引用文献内容的时候，需要非常的小心，不要盲目的复制粘贴，这样的话很容易就会被标红算进重复率中，后期修改起来是非常的麻烦的。 建议我们直接以转换句的形式引用文献资料，不改变中心意思。你应该有自己独特的结论。写论文需要论据的支持和自己独特的想法，这样才是自己的作品，而且这样的论文查重的率一般都符合学校的标准，这样的论文查重比较可靠的。专业论文查重使用papertime。
问你的导师，用学校要求的检测软件
说到论文写作，还有一个非常关键的步骤，那就是测试论文。许多学生不明白论文检测是如何检测的。下面和paperfree小编一起来了解一下论文检测系统怎么检测的？ 检测论文检测系统时，有自己的算法和运行系统。它由专业人员在后台维护。对于用户，只需将论文上传到论文检测系统并提交检测即可。论文检测系统只需要按照指定的程序进行检测，还需要注意的是，我们在选择论文检测系统时需要谨慎。 在选择论文检测系统时，建议选择好评度高、可靠的检测系统。一般来说，许多学生只知道盲目地写论文，所以学校的检测标准没有及时理解，例如，如果学校要求你进行全文检测，你只得到一个文本检测。学校要求正文检测，你要做全文检测。这与学校要求的检测标准不同，你检测到的结果也不准确。在这方面，我们需要了解学校的检测要求。选择相应的论文检测系统，然后将论文上传到选定的论文检测系统进行检测，完成整个论文检测过程。 论文写作过程中允许引用，但必须标注引用部分的格式。避免这部分参与查重。
论文检测系统，主要是通过你完成的论文，对其中的数据，对比已经发表过的数据库进行综合对比，最后得出抄袭率。
学校进行论文查重是由他们专门的查重的系统的，他们有专门的一个数据库，然后根据这个数据库进行查重学校，一般会给你一次免费提前查重的机会。
1.论文目录检测论文的目录是Word文件自动生成的，论文检测系统可以区分论文目录，根据目录分章检测论文。然而，如果目录是手工生成的，系统无法区分，因此检测系统将在检测文本中添加目录信息，这将影响论文的重复率。2.引文内容的检验引用他人论文中的信息内容我们要用引号标出，这样一个可以有效避免出现重复，引用部分也不会用红色字体标出重复的信息内容。如果引用标注的名堂有错误，或者引用的内容超过检测软件规定的引用范围，直接认定为抄袭，系统会用红色体标注论文内容。3.参考书检验参考书的信息内容包括：时间，作者姓名，期刊名称，页码等。与参考书序号相匹配的信息内容为引言标注的论文信息内容，系统会自动识别信息内容，一般不认为重复。但如果格式不正确，信息内容可能会有红色标记，涉及到检测，这将严重影响论文的重复率。
入侵检测技术在网络安全的应用论文
摘要： 入侵检测技术是现代网络安全技术的一个分支，入侵检测技术是能更加迅速及稳定地捕捉到网络安全的弊端，并通过相关算法对网络安全加以保证。
关键词： 入侵检测技术；网络安全；应用
1引言
自21世纪以来，计算机技术和电子信息快速发展，而后又随着互联网的更新换代，以及网络进入千家万户，标志着人类进入了信息化社会，网络也作为一种和人类生活息息相关的生活资料所存在，我们日常生活和工作都是网络资源的获取以及利用过程，高效的资源获取会给我们创造更高的价值，也会使我们在工作和生活中获得更大的竞争优势。入侵检测技术可以很好的帮助用户实现网络安全以及管理者对入侵者管理，使网络安全工作更加的入侵检测技术化和科学化。与以往的人工记录不同，入侵检测技术有着以下优点：高效的数据处理速度和精准的准确性。通过从入侵者的名称、分类、安全量进行查找，不仅快速，而且准确率高。人们不在局限于必须去网络馆分门别类的寻找入侵者，只需要在入侵检测技术中输入自己需要的网络或根据类别查询相关详细信息即可实现，便于安全，减少了人工劳动量，大大节约了成本。入侵检测技术的目的就是帮助人们通过快速查找入侵者然后保护网络安全，查询自己的安全信息状态，管理者能更方便的管理入侵者的状态，对用户的安全行为进行高效的管理。节约了时间，带给人们更大的便捷。
2可行性分析
对入侵检测技术进行可行性分析的目的在于：确定入侵检测技术是否能在现有的技术、经济以及人员等各方面条件下，使问题得到解决，并分析是否值得解决。通过对用户的应用进行分析和调研，提出可行性方案并进行论证。接下来从以下三个方面对入侵检测技术进行可行性分析。
技术可行性
技术可行性是考虑以现有的技术能否使入侵检测技术的开发工作顺利完成，并且满足开发的应用。入侵检测技术采用的是入侵检测算法，它们具有容易开发、操作简单、稳定等优点，使用的入侵检测技术发展比较成熟，都属于当前流行的开发技术，所以入侵检测技术在技术开发方面是完全可行的。
运行可行性
入侵检测技术在数据收集，处理方面都是基于入侵检测技术，属于比较稳定的状态，而且这种模式以及入侵检测技术都属于比较常见的软件技术，在操作方面应该可以很快学习和上手，在用户的操作方面都使用了简单明了的方式，最大程度的提高了用户的使用体验，完全符合用户快捷方便安全的应用，所以入侵检测技术在运行方面是完全可行的。
经济可行性
经济可行性研究是估计项目的开发成本是否合理，判断此项目能否符合用户的切身利益。入侵检测技术的建立比较简单，所需要的应用硬件和软件都容易获取，因此开发成本低。而在后台入侵检测技术的运行以及维护等方面，由于入侵检测技术由管理人员操作，完全可以由管理者在入侵检测技术上进行管理，减少了传统的人工作业，省出了一笔费用并且可以用于更好的建设入侵者安放及保护，明显的提高了工作效率，所以在此方面是完全可行的。
3入侵检测技术应用分析
应用概述
总体目标入侵检测技术能解决当前一些网络仍然靠人工作业带来的效率低、检索速度慢、病毒的统计工作量大、没有算法除去等问题。该入侵检测技术可以实现两种用户类型的使用：1.用户在入侵检测技术中可以根据算法进行查找和详细查找，对入侵者进行算法除去，修改自己的信息，能够查询安全信息情况，查看入侵者的详细信息。2.管理者能够方便的对安全保护模块进行增加、修改、删除等操作，对安全保护模块进行删除或者添加操作，对病毒进行除去，并根据安全情况进行管理，以及对入侵检测技术的算法信息进行相关的添加或者修改。用户类型入侵检测技术的控制用户主要有两种：网络管理员和普通用户，不同的身份就有不同的权限。用户通过算法结构进入到入侵检测技术后，查找自己所需要安全的级别，然后进行算法除去和保护询，也可查看自己的安全情况。管理者以管理员的身份进入到管理界面后，对入侵者和用户进行相应的管理。
应用模型
功能应用入侵检测技术的'目的是为了实现用户的高效安全算法，方便查询相关入侵者，管理者能方便有效的对用户和入侵者进行相应的管理。入侵检测技术主要需要完成以下功能：1.登录。登录分为两种：普通用户的登录和管理员身份的登录，经过入侵检测技术的验证之后，用户和管理员才能进入入侵检测技术。2.查询功能：有两种身份的查询功能，用户可以通过类别找到相关的入侵者，也可通过输入具体的入侵者名称和类型找到，还有查询自己的安全情况；管理者可以查询用户的安全情况和入侵者情况。3.管理功能：管理者主要是对入侵者进行增删和更换等操作，对用户的算法除去请求进行审核和管理用户状态。4.算法除去功能：用户登陆后选择要算法除去的网络，由管理员审核通过之后方可隔离此病毒。安全功能应用用户通过算法结构进入到入侵检测技术后，可通过入侵检测算法来找到安全的网络，用户的信用良好且此病毒在病毒库还有剩余的情况下才能算法除去，在设定隔离病毒的时间之后即可完成病毒除去操作。通过入侵检测算法的实现，用户的安全情况可由管理员操作。管理员功能应用入侵检测技术的管理员主要是对入侵检测技术的用户和入侵者进行管理。入侵者管理包括对相关信息进行增删和更换等操作，对入侵者的具体详细信息进行修改；用户管理包括对用户的算法除去入侵者请求进行审核，对用户的正常或冻结状态进行管理，查看用户的安全情况。同时管理员还可以对算法结构进行修改和添加操作，也可以修改自己的登录密码。
参考文献：
[1]胡天骐，单剑锋，宋晓涛.基于改进PSO-LSSVM的模拟电路诊断方法[J].计算机技术与发展.2015(06)
[2]李仕琼.数据挖掘中关联规则挖掘算法的分析研究[J].电子技术与软件工程.2015(04)
[3]胡秀.基于Web的数据挖掘技术研究[J].软件导刊.2015(01)
摘要：标记数据集是训练和评估基于异常的网络入侵检测系统所必需的。本文对基于网络的入侵检测数据集进行了重点的文献综述，并对基于包和流的底层网络数据进行了详细的描述。本文确定了15种不同的属性来评估单个数据集对特定评估场景的适用性。这些属性涵盖了广泛的标准，并被分为五类，例如用于提供结构化搜索的数据量或记录环境。在此基础上，对现有数据集进行了全面的综述。本综述还强调了每个数据集的特性。此外，本工作还简要介绍了基于网络的数据的其他来源，如流量生成器和数据存储库。最后，我们讨论了我们的观察结果，并为使用和创建基于网络的数据集提供了一些建议。 一、引言 信息技术安全是一个重要的问题，入侵和内部威胁检测的研究已经投入了大量的精力。在处理与安全相关的数据[1]-[4]、检测僵尸网络[5]-[8]、端口扫描[9]-[12]、蛮力攻击[13]-[16]等方面已经发表了许多贡献。所有这些工作的共同点是，它们都需要具有代表性的基于网络的数据集。此外，基准数据集是评价和比较不同网络入侵检测系统(NIDS)质量的良好基础。给定一个带标签的数据集，其中每个数据点都被分配给类normal或attack，可以使用检测到的攻击数量或虚警数量作为评估标准。 不幸的是，没有太多具有代表性的数据集。Sommer和Paxson[17](2010)认为，缺乏具有代表性的公共可用数据集是基于异常的入侵检测面临的最大挑战之一。Malowidzki等人(2015)和Haider等人(2017)也发表了类似的声明。然而，社区正在解决这个问题，因为在过去几年中已经发布了几个入侵检测数据集。其中，澳大利亚网络安全中心发布了UNSW-NB15[20]数据集，科堡大学发布了CIDDS-001[21]数据集，新布伦瑞克大学发布了CICIDS 2017[22]数据集。未来还会有更多数据集发布。然而，现有数据集没有全面的索引，很难跟踪最新的发展。 本文对现有的基于网络的入侵检测数据集进行了文献综述。首先，对底层数据进行更详细的研究。基于网络的数据以基于包或基于流的格式出现。基于流的数据只包含关于网络连接的元信息，而基于包的数据也包含有效负载。然后，对文献中常用的评价网络数据集质量的不同数据集属性进行了分析和分组。本调查的主要贡献是对基于网络的数据集进行了详尽的文献综述，并分析了哪些数据集满足哪些数据集属性。本文重点研究了数据集内的攻击场景，并强调了数据集之间的关系。此外，除了典型的数据集之外，我们还简要介绍了流量生成器和数据存储库作为网络流量的进一步来源，并提供了一些观察和建议。作为主要的好处，本调查建立了一组数据集属性，作为比较可用数据集和确定合适数据集的基础，给出了特定的评估场景。此外，我们创建了一个网站1，其中引用了所有提到的数据集和数据存储库，我们打算更新这个网站。 本文的其余部分组织如下。下一节将讨论相关工作。第三部分详细分析了基于包和流的网络数据。第四部分讨论了文献中常用来评价入侵检测数据集质量的典型数据集属性。第五节概述了现有的数据集，并根据第四节确定的属性检查每个数据集。第六节简要介绍了基于网络的数据的进一步来源。在本文件以摘要结束之前，第七节讨论了意见和建议。 二、相关工作 本节回顾基于网络的入侵检测数据集的相关工作。需要注意的是，本文没有考虑基于主机的入侵检测数据集，比如ADFA[23]。读者可以在Glass-Vanderlan等人的[24]中找到关于基于主机的入侵检测数据的详细信息。 Malowidzki等人[18]将缺失的数据集作为入侵检测的一个重要问题进行了讨论，对好的数据集提出了要求，并列出了可用的数据集。Koch等人的[25]提供了入侵检测数据集的另一个概述，分析了13个数据源，并根据8个数据集属性对它们进行了评估。Nehinbe[26]为IDS和入侵防御系统(IPS)提供了关键的数据集评估。作者研究了来自不同来源的七个数据集(如DARPA数据集和DEFCON数据集)，强调了它们的局限性，并提出了创建更真实数据集的方法。由于在过去的四年中发布了许多数据集，我们延续了2011年到2015年[18]，[25]，[26]的工作，但提供了比我们的前辈更最新和更详细的概述。 虽然许多数据集论文(如CIDDS-002[27]、ISCX[28]或UGR ' 16[29])只对一些入侵检测数据集做了一个简要的概述，但Sharafaldin等人对[30]提供了更详尽的综述。他们的主要贡献是一个生成入侵检测数据集的新框架。Sharafaldin等人还分析了11个可用的入侵检测数据集，并根据11个数据集属性对其进行了评估。与早期的数据集论文相比，我们的工作重点是对现有的基于网络的数据集提供一个中立的概述，而不是提供一个额外的数据集。 最近的其他论文也涉及到基于网络的数据集，但主要关注的焦点有所不同。Bhuyan等人对网络异常检测进行了全面的综述。作者描述了现有的9个数据集，并分析了现有异常检测方法所使用的数据集。类似地，Nisioti等人的[32]关注于用于入侵检测的无监督方法，并简要参考了现有的12个基于网络的数据集。Yavanoglu和Aydos[33]分析比较了最常用的入侵检测数据集。然而，他们的审查只包含七个数据集，包括其他数据集，如HTTP CSIC 2010[34]。总而言之，这些作品往往有不同的研究目标，而且只是接触对于基于网络的数据集，则略有不同。 三、数据 通常，网络流量以基于包或基于流的格式捕获。在包级捕获网络流量通常是通过镜像网络设备上的端口来完成的。基于包的数据包含完整的有效载荷信息。基于流的数据更加聚合，通常只包含来自网络连接的元数据。Wheelus等人通过一个说明性的比较强调了这一区别:“捕获包检查和NetFlow之间的一个很好的区别示例是徒步穿越森林，而不是乘坐热气球飞越森林”[35]。在这项工作中，引入了第三类(其他数据)。另一个类别没有标准格式，并且因每个数据集而异。 A基于分组的数据 基于包的数据通常以pcap格式捕获，并包含有效负载。可用的元数据取决于使用的网络和传输协议。有许多不同的协议，其中最重要的是TCP、UDP、ICMP和IP。图1显示出了不同的报头。TCP是一种可靠的传输协议，它包含诸如序列号、确认号、TCP标志或校验和值之类的元数据。UDP是一种无连接的传输协议，它的头比TCP小，TCP只包含四个字段，即源端口、目标端口、长度和校验和。与TCP和UDP相比，ICMP是一个包含状态消息的支持协议，因此更小。通常，在报头旁边还有一个可用的IP报头传输协议的。IP报头提供源和目标IP地址等信息，如图1所示。 b .流为基础数据 基于流的网络数据是一种更简洁的格式，主要包含关于网络连接的元信息。基于流的数据将所有在时间窗口内共享某些属性的包聚合到一个流中，通常不包含任何有效负载。默认的五元组定义，即，源IP地址、源端口、目标IP地址、目标端口和传输协议[37]，是一种广泛使用的基于流的数据属性匹配标准。流可以以单向或双向格式出现。单向格式将主机A到主机B之间共享上述属性的所有包聚合到一个流中。从主机B到主机A的所有数据包聚合为另一个单向流。相反，一个双向流总结了主机a和主机B之间的所有数据包，不管它们的方向如何。 典型的基于流的格式有NetFlow[38]、IPFIX[37]、sFlow[39]和OpenFlow[40]。表I概述了基于流的网络流量中的典型属性。根据特定的流格式和流导出器，可以提取额外的属性，如每秒字节数、每个包的字节数、第一个包的TCP标志，甚至有效负载的计算熵。 此外，可以使用nfdump2或YAF3之类的工具将基于包的数据转换为基于流的数据(但不是相反)。读者如果对流导出器之间的差异感兴趣，可以在[41]中找到更多细节，并分析不同的流导出器如何影响僵尸网络分类。 c .其他数据 这个类别包括所有既不是纯基于包也不是基于流的数据集。这类的一个例子可能是基于流的数据集，这些数据集已经用来自基于包的数据或基于主机的日志文件的附加信息进行了丰富。KDD CUP 1999[42]数据集就是这一类别的一个著名代表。每个数据点都有基于网络的属性，比如传输的源字节数或TCP标志的数量，但是也有基于主机的属性，比如失败登录的数量。因此，这个类别的每个数据集都有自己的一组属性。由于每个数据集都必须单独分析，所以我们不对可用属性做任何一般性的说明。 四、数据集属性 为了能够比较不同的入侵检测数据集，并帮助研究人员为其特定的评估场景找到合适的数据集，有必要将公共属性定义为评估基础。因此，我们研究了文献中用于评估入侵检测数据集的典型数据集属性。一般概念FAIR[43]定义了学术数据应该遵循的四个原则实现，即可查找性、可访问性、互操作性和可重用性。在与这个一般概念相一致的同时，本工作使用更详细的数据集属性来提供基于网络的入侵检测数据集的重点比较。通常，不同的数据集强调不同的数据集属性。例如，UGR ' 16数据集[29]强调较长的记录时间来捕捉周期效应，而ISCX数据集[28]强调精确的标记。由于我们的目标是研究基于网络的入侵检测数据集的更一般的属性，所以我们试图统一和概括文献中使用的属性，而不是采用所有的属性。例如，一些方法评估特定类型攻击的存在，比如DoS(拒绝服务)或浏览器注入。某些攻击类型的存在可能是评估这些特定攻击类型的检测方法的相关属性，但是对于其他方法没有意义。因此，我们使用一般的属性攻击来描述恶意网络流量的存在(见表三)。第五节提供了关于数据集中不同攻击类型的更多细节，并讨论了其他特定的属性。我们不像Haider et al.[19]或Sharafaldin et al.[30]那样开发评估评分，因为我们不想判断不同数据集属性的重要性。我们认为，某些属性的重要性取决于具体的评估场景，不应该在调查中普遍判断。相反，应该让读者能够找到适合他们需要的数据集。因此，我们将下面讨论的数据集属性分为五类，以支持系统搜索。图2总结了所有数据集属性及其值范围。 A.一般资料 以下四个属性反映了关于数据集的一般信息，即创建年份、可用性、正常网络流量和恶意网络流量的存在。 1)创建年份:由于网络流量受概念漂移影响，每天都会出现新的攻击场景，因此入侵检测数据集的年龄起着重要作用。此属性描述创建年份。与数据集发布的年份相比，捕获数据集的底层网络流量的年份与数据集的最新程度更相关。 2)公共可用性:入侵检测数据集应公开可用，作为比较不同入侵检测方法的依据。此外，数据集的质量只能由第三方检查，如果它们是公开可用的。表III包含此属性的三个不同特征:yes, . (on request)和no。On request是指在向作者或负责人发送消息后授予访问权限。 3)正常用户行为:此属性指示数据集中正常用户行为的可用性，并接受yes或no值。值yes表示数据集中存在正常的用户行为，但它不声明是否存在攻击。一般来说，入侵检测系统的质量主要取决于其攻击检测率和误报率。此外，正常用户行为的存在对于评估IDS是必不可少的。然而，缺少正常的用户行为并不会使数据集不可用，而是表明它必须与其他数据集或真实世界的网络流量合并。这样的合并步骤通常称为覆盖或盐化[44]、[45]。 4)攻击流量:IDS数据集应包含各种攻击场景。此属性指示数据集中是否存在恶意网络通信，如果数据集中至少包含一次攻击，则该属性的值为yes。表四提供了关于特定攻击类型的附加信息。 B.数据的性质 此类别的属性描述数据集的格式和元信息的存在。 1)元数据:第三方很难对基于包和基于流的网络流量进行内容相关的解释。因此，数据集应该与元数据一起提供关于网络结构、IP地址、攻击场景等的附加信息。此属性指示附加元数据的存在。 2)格式:网络入侵检测数据集以不同的格式出现。我们大致将它们分为三种格式(参见第三节)。(1)基于分组的网络流量(例如pcap)包含带负载的网络流量。(2)基于流的网络流量(如NetFlow)只包含关于网络连接的元信息。(3)其他类型的数据集可能包含基于流的跟踪，带有来自基于包的数据甚至来自基于主机的日志文件的附加属性。 3)匿名性:由于隐私原因，入侵检测数据集往往不会公开，或者只能以匿名的形式提供。此属性指示数据是否匿名以及哪些属性受到影响。表III中的none值表示没有执行匿名化。值yes (IPs)表示IP地址要么被匿名化，要么从数据集中删除。同样，值yes (payload)表示有效负载信息被匿名化，要么从基于分组的网络流量中删除。 C.数据量 此类别中的属性根据容量和持续时间描述数据集。 1) Count:属性Count将数据集的大小描述为包含的包/流/点的数量或物理大小(GB)。 2)持续时间:数据集应涵盖较长时间内的网络流量，以捕捉周期性影响(如白天与夜晚或工作日与周末)[29]。属性持续时间提供每个数据集的记录时间。 D.记录环境 此类别中的属性描述捕获数据集的网络环境和条件。 1)流量类型:描述网络流量的三种可能来源:真实的、模拟的或合成的。Real是指在有效的网络环境中捕获真实的网络流量。仿真的意思是在测试床或仿真网络环境中捕获真实的网络流量。综合意味着网络流量是综合创建的(例如，通过一个流量生成器)，而不是由一个真实的(或虚拟的)网络设备捕获的。 2)网络类型:中小企业的网络环境与互联网服务提供商(ISP)有着本质的区别。因此，不同的环境需要不同的安全系统，评估数据集应该适应特定的环境。此属性描述创建相应数据集的基础网络环境。 3)完整网络:该属性采用Sharafaldin等人的[30]，表示数据集是否包含来自具有多个主机、路由器等网络环境的完整网络流量。如果数据集只包含来自单个主机(例如蜜罐)的网络流量，或者只包含来自网络流量的一些协议(例如独占SSH流量)，则将值设置为no。 E.评价 以下特性与使用基于网络的数据集评估入侵检测方法有关。更精确地说，这些属性表示预定义子集的可用性、数据集的平衡和标签的存在。 1)预定义的分割:有时，即使在相同的数据集上对不同的IDS进行评估，也很难对它们的质量进行比较。在这种情况下，必须明确是否使用相同的子集进行训练和评估。如果数据集附带用于训练和评估的预定义子集，则此属性提供信息。 2)均衡:基于异常的入侵检测通常采用机器学习和数据挖掘方法。在这些方法的训练阶段(例如，决策树分类器)，数据集应该与其类标签相平衡。因此，数据集应该包含来自每个类(normal和attack)的相同数量的数据点。然而，真实世界的网络流量是不平衡的，它包含了比攻击流量更多的正常用户行为。此属性指示数据集是否与其类标签相平衡。在使用数据挖掘算法之前，应该通过适当的预处理来平衡不平衡的数据集。他和Garcia[46]提供了从不平衡数据中学习的良好概述。 3)带标签:带标签的数据集是训练监督方法、评估监督和非监督入侵检测方法所必需的。此属性表示是否标记了数据集。如果至少有两个类normal和attack，则将此属性设置为yes。此属性中可能的值为:yes, yes with BG。(yes with background)、yes (IDS)、indirect和no。是的，有背景意味着有第三类背景。属于类背景的包、流或数据点可以是正常的，也可以是攻击。Yes (IDS)是指使用某种入侵检测系统来创建数据集的标签。数据集的一些标签可能是错误的，因为IDS可能不完美。间接意味着数据集没有显式标签，但是可以通过其他日志文件自己创建标签。 五、数据集 我们认为，在搜索足够的基于网络的数据集时，标记的数据集属性和格式是最决定性的属性。入侵检测方法(监督的或非监督的)决定是否需要标签以及需要哪种类型的数据(包、流或其他)。因此，表II提供了关于这两个属性的所有研究的基于网络的数据集的分类。表三给出了关于第四节数据集属性的基于网络的入侵检测数据集的更详细概述。在搜索基于网络的数据集时，特定攻击场景的存在是一个重要方面。因此，表III显示了攻击流量的存在，而表IV提供了数据集中特定攻击的详细信息。关于数据集的论文描述了不同抽象级别的攻击。例如，Vasudevan等人在他们的数据集中(SSENET- 2011)将攻击流量描述为:“Nmap、Nessus、Angry IP scanner、Port scanner、Metaploit、Backtrack OS、LOIC等是参与者用来发起攻击的一些攻击工具。”相比之下，Ring等人在他们的CIDDS-002数据集[27]中指定了执行端口扫描的数量和不同类型。因此，攻击描述的抽象级别可能在表四中有所不同。对所有攻击类型的详细描述超出了本文的范围。相反，我们推荐感兴趣的读者阅读Anwar等人的开放存取论文“从入侵检测到入侵响应系统:基础、需求和未来方向”。此外，一些数据集是其他数据集的修改或组合。图3显示了几个已知数据集之间的相互关系。 基于网络的数据集，按字母顺序排列 AWID [49]。AWID是一个公共可用的数据集4，主要针对网络。它的创建者使用了一个小型网络环境(11个客户机)，并以基于包的格式捕获了WLAN流量。在一个小时内，捕获了3700万个数据包。从每个数据包中提取156个属性。恶意网络流量是通过对网络执行16次特定攻击而产生的。AWID被标记为一个训练子集和一个测试子集。 Booters[50]。Booters是罪犯提供的分布式拒绝服务(DDoS)攻击。Santanna et. al[50]发布了一个数据集，其中包括九种不同的启动程序攻击的跟踪，这些攻击针对网络环境中的一个空路由IP地址执行。结果数据集以基于分组的格式记录，包含超过250GB的网络流量。单独的包没有标记，但是不同的Booters攻击被分成不同的文件。数据集是公开可用的，但是出于隐私原因，booters的名称是匿名的。 僵尸网络[5]。僵尸网络数据集是现有数据集的组合，可以公开使用。僵尸网络的创建者使用了[44]的叠加方法来组合ISOT[57]、ISCX 2012[28]和CTU-13[3]数据集的(部分)。结果数据集包含各种僵尸网络和正常用户行为。僵尸网络数据集被划分为 GB训练子集和 GB测试子集，都是基于包的格式。 CIC DoS[51]。CIC DoS是加拿大网络安全研究所的一组数据，可以公开使用。作者的意图是创建一个带有应用层DoS攻击的入侵检测数据集。因此，作者在应用层上执行了8种不同的DoS攻击。将生成的跟踪结果与ISCX 2012[28]数据集的无攻击流量相结合生成正常的用户行为。生成的数据集是基于分组的格式，包含24小时的网络流量。 CICIDS 2017 [22]。CICIDS 2017是在模拟环境中历时5天创建的，包含基于分组和双向流格式的网络流量。对于每个流，作者提取了80多个属性，并提供了关于IP地址和攻击的附加元数据。正常的用户行为是通过脚本执行的。数据集包含了多种攻击类型，比如SSH蛮力、heartbleed、僵尸网络、DoS、DDoS、web和渗透攻击。CICIDS 2017是公开可用的。 cidds - 001 [21]。CIDDS-001数据集是在2017年模拟的小型商业环境中捕获的，包含为期四周的基于单向流的网络流量，并附带详细的技术报告和附加信息。该数据集的特点是包含了一个在互联网上受到攻击的外部服务器。与蜜罐不同，来自模拟环境的客户机也经常使用此服务器。正常和恶意的用户行为是通过在GitHub9上公开可用的python脚本执行的。这些脚本允许不断生成新的数据集，并可用于其他研究。CIDDS-001数据集是公开可用的，包含SSH蛮力、DoS和端口扫描攻击，以及从野外捕获的一些攻击。 cidds - 002 [27]。CIDDS-002是基于CIDDS-001脚本创建的端口扫描数据集。该数据集包含两个星期的基于单向流的网络流量，位于模拟的小型业务环境中。CIDDS-002包含正常的用户行为以及广泛的不同端口扫描攻击。技术报告提供了关于外部IP地址匿名化的数据集的附加元信息。数据集是公开可用的。
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Copycheck是近几年新出的一个论文查重网站，copycheck成立的时间比较的短，是属于比较小众的一个查重网站。
Copycheck是专业的内容抄袭智能检测网站，拷克网的技术核心是内容抄袭智能检测技术研究，以分词技术为基础，以结构智能方法论为指导，开发出文本语义结构化引擎、版式语义结构化引擎、行为语义分析引擎，由此构建了互联网内容抄袭智能检测服务平台。
检测主要步骤有：文本预处理、语义挖掘、深度识别、全局扫描等，检测速度快并且检测准确度达到了99%以上，并且增加了对英文检测的支持。
copycheck和知网的主要存在成立时间、市场覆盖范围两方面的差别。
1、知网成立时间比copycheck早，技术各方面都较成熟。知网由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月，比较权威。拷克网成立于2009年。
2、再从市场的覆盖范围来看，copycheck只是互联网查重平台，但是知网目前和国内百分之九十的高校有合作，并且与新闻、杂志、期刊、科研机构都是有合作的，这点copycheck是远远无法相比较的。
扩展资料：
论文检测注意事项：
1、选择知名度高的网站进行检测
选择论文查重网站时应该谨慎。建议使用一些知名度比较大的品牌网站进行查重，这样为自己的论文起到了安全有保障的作用。
2、了解学校的相关通知
许多同学只知道埋头苦干，却不了解自己学校对论文的要求，以及论文重复率的标准，例如：学校如果要求提交论文的全文部分进行查重，但你只提了论文的正文部分，那样检测出来的重复率自然是会有差异的。所以尽量按照学校的标准格式进行查重，尽量与学校的要求保持一致就可以了。
3、重复率要低于学校标准
如果学校规定本科论文的复复率不超过30%，而自己的论文正好也是这个重复率，那就有必要对论文的重复率进行修改，适当的再降低点。由于自己检测的时间和学校提交的时间会存在间隔，但是互联网上的数据是不定时的更新，所以要把重复率多降低点，那样才能有效的防止重复率增加。
4、合理引用，避免抄袭
论文写作中的引用内容是允许的，但是引用是有一定的范围的，知网的引用阀值控制在5%，并且引用的内容一定要标注来源，标注的格式要与学校要求一样，如果标注与引用格式不正确，同样也会被判定为抄袭。
参考资料来源：百度百科-中国知网
参考资料来源：百度百科-拷克网
可信。
区别：
1、性质不同：知网是国家知识基础设施的概念，由世界银行于1998年提出。拷克网成立于2009年，是权威的专业内容抄袭智能检测网站。
2、技术核心不同：copycheck的技术核心是内容抄袭智能检测技术研究，以分词技术为基础，以结构智能方法论为指导。知网的一系列全新的影响因子指标体系，全方位提升了各类计量指标的客观性和准确性。
3、市场覆盖范围不同：市场的覆盖范围来看，copycheck只是互联网查重平台，但是知网和国内百分之九十的高校有合作，并且与新闻，杂志，期刊，科研机构都是有合作的。
扩展资料：
论文检测查重注意事项：
1、知网检测时通常只会检测文字部分，图片是不识别检测的。
2、论文中的表格如果是用word编辑的，那么就一样会被检测到的，可以适当的将表格截图了再放到论文里去。
3、论文中引用的参考文献也会被算在重复率中的，一般学校会有要求达到百分之多少以内，所以在写论文有引用文献的时候最好还是修改下了在用。
4、知网检测时主要是以篇章为一个基本单元的。比如封面、摘要、绪论会作为单独的一个篇章，每一篇章都会单独显示重复率，然后最后会有一个整篇论文的重复率。有部分学校不仅要求整篇重复率达到要求，部分单独的篇章也会有相应的要求。
参考资料来源：百度百科-知网
参考资料来源：百度百科-论文检索号