深度学习实时网络入侵检测系统
利用深度学习技术对网络流量进行实时分析，以识别和阻止潜在网络攻击的安全解决方案。相比传统基于规则的入侵检测系统(IDS)，这种系统能够通过学习网络流量的正常模式和异常模式，更有效地检测新型、复杂的网络攻击。
本系统采用CICIDS2017基准数据集进行模型训练与验证，通过精心设计的三种深度学习架构——CNN、LSTM以及创新的CNN-LSTM-Attention混合模型，实现了对现代复杂网络攻击的全方位检测。系统特别针对以下高危攻击具有卓越的识别能力：暴力破解（Brute Force）、心脏滴血（Heartbleed）、僵尸网络、拒绝服务（DoS/DDoS）、Web应用攻击、渗透攻击以及端口扫描等等攻击类型。目前只用作研究和学习，亲测的有效攻击类型为DOS、Web应用攻击，已经满足工作量！对于其他类型的网络攻击检测（如暴力破解、僵尸网络等），研究者可通过以下方式自行扩展验证。
该项目通过实时捕获流量、模型检测流量、对恶意流量进行封禁操作，已经形成了闭环。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）并且还提取了CICIDS2017相关的特征，为后续检测提供输入。利用训练好的模型对捕获的流量进行分类，基于预处理后的特征判断流量是正常还是恶意（攻击）。模型CNN或者LSTM或者CNN-LSTM-Attention，能够高效准确地识别异常流量。对于检测到的恶意流量，系统有封禁机制（如更新防火墙规则、屏蔽 IP 或端口），阻止潜在的网络攻击，确保网络安全。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 #入侵检测系统 #深度学习 #软件设计与开发
利用深度学习技术对网络流量进行实时分析，以识别和阻止潜在网络攻击的安全解决方案。相比传统基于规则的入侵检测系统(IDS)，这种系统能够通过学习网络流量的正常模式和异常模式，更有效地检测新型、复杂的网络攻击。
本系统采用CICIDS2017基准数据集进行模型训练与验证，通过精心设计的三种深度学习架构——CNN、LSTM以及创新的CNN-LSTM-Attention混合模型，实现了对现代复杂网络攻击的全方位检测。系统特别针对以下高危攻击具有卓越的识别能力：暴力破解（Brute Force）、心脏滴血（Heartbleed）、僵尸网络、拒绝服务（DoS/DDoS）、Web应用攻击、渗透攻击以及端口扫描等等攻击类型。目前只用作研究和学习，亲测的有效攻击类型为DOS、Web应用攻击，已经满足工作量！对于其他类型的网络攻击检测（如暴力破解、僵尸网络等），研究者可通过以下方式自行扩展验证。
该项目通过实时捕获流量、模型检测流量、对恶意流量进行封禁操作，已经形成了闭环。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）并且还提取了CICIDS2017相关的特征，为后续检测提供输入。利用训练好的模型对捕获的流量进行分类，基于预处理后的特征判断流量是正常还是恶意（攻击）。模型CNN或者LSTM或者CNN-LSTM-Attention，能够高效准确地识别异常流量。对于检测到的恶意流量，系统有封禁机制（如更新防火墙规则、屏蔽 IP 或端口），阻止潜在的网络攻击，确保网络安全。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 #入侵检测系统 #深度学习 #软件设计与开发
