实时捕获流量信息，将流量信息输入给模型进行检测，模型可以检测的类别有SQL注入、XSS、序列化、命令执行、目录遍历攻击五种。当然你也可以替换数据集做更多的类别检测。
该项目通过实时捕获流量、模型检测流量、对异常流量进行封禁操作，已经形成了闭环。具体实现如下：实时流量捕获：通过网络接口或流量监听工具，实时获取网络数据包，并提取关键特征（如源地址、目标地址、协议类型等），为后续检测提供输入。模型检测：利用训练好的模型对捕获的流量进行分类，基于预处理后的特#入侵检测系统 征判断流量是正常还是异常。模型结合了cnn模型，能够高效准确地识别异常流量。异常流量封禁：对于检测到的异常流量，系统有封禁机制，阻止潜在的网络攻击，确保网络安全。闭环验证：通过记录封禁操作的结果并定期评估模型性能（如准确率、误报率），不断优化检测和防御策略，形成自适应的安全防护体系。通过这一流程，该项目实现了从流量采集到威胁检测再到主动防御的完整闭环，为网络安全提供了一个高效、实时的解决方案。#计算机毕业设计 #深度学习 #算法 #深度学习与神经网络 #软件设计与开发
该项目通过实时捕获流量、模型检测流量、对异常流量进行封禁操作，已经形成了闭环。具体实现如下：实时流量捕获：通过网络接口或流量监听工具，实时获取网络数据包，并提取关键特征（如源地址、目标地址、协议类型等），为后续检测提供输入。模型检测：利用训练好的模型对捕获的流量进行分类，基于预处理后的特#入侵检测系统 征判断流量是正常还是异常。模型结合了cnn模型，能够高效准确地识别异常流量。异常流量封禁：对于检测到的异常流量，系统有封禁机制，阻止潜在的网络攻击，确保网络安全。闭环验证：通过记录封禁操作的结果并定期评估模型性能（如准确率、误报率），不断优化检测和防御策略，形成自适应的安全防护体系。通过这一流程，该项目实现了从流量采集到威胁检测再到主动防御的完整闭环，为网络安全提供了一个高效、实时的解决方案。#计算机毕业设计 #深度学习 #算法 #深度学习与神经网络 #软件设计与开发
