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对等网中协同入侵检测的研究的中期报告 当前，对等网在实现分布式计算和存储方面已经发挥了重要的作用。然而，由于其自组织，分布式特性，对等网也成为黑客入侵的目标。因此，研究对等网中的协同入侵检测十分重要。 本次中期报告，我们针对对等网中的协同入侵检测进行了研究。我们选择基于深度学习模型的方法进行研究，具体内容如下： 1.对等网入侵检测数据集的收集和预处理 我们使用了常见的入侵检测数据集，并对其进行清洗和去重，最后生成符合我们模型要求的入侵检测数据集。 2.深度学习模型的构建 我们采用了深度卷积神经网络（CNN）模型来进行对等网入侵检测。该模型能够自动从底层学习特征，减轻了对特征工程的依赖，同时能够处理高维度数据，并且在入侵检测任务中已经被广泛运用。 3.模型训练和测试 我们采用了GPU进行模型训练，并对模型训练和测试结果进行了统计分析。通过实验，我们发现我们的模型在对等网入侵检测任务中表现优秀，可以有效地检测到各种类型的入侵行为。 4.下一步工作 在接下来的研究中，我们将进一步优化模型，加入诸如残差网络等技术，提高模型的性能。同时，我们还将研究如何应用对等网中的协同信息对我们的模型进行改进。 总之，本次中期报告表明，基于深度学习模型的方法在对等网中的协同入侵检测任务中具有潜在的优势。我们将在接下来的时间里进行更深入的研究。