系统简介：本系统采用先进的深度学习算法，结合CNN-LSTM和自注意力机制，提供高精准度的网络入侵检测结果。
能够识别多种网络攻击行为，如DDoS攻击、端口扫描、恶意软件传播等，适应复杂多变的网络环境。
支持实时网络流量监测和离线数据文件检测，检测速度快，响应及时。
简洁直观的操作界面，方便用户上传检测文件、选择检测模型并查看结果。
检测结果以详细图表和表格形式展示，包括准确率、流量占比、模型性能对比等，帮助用户全面了解网络状态。
系统设计灵活，支持未来扩展新的检测模型和优化算法，适应不断变化的安全需求。
开发工具：PyCharm
集成环境：Anaconda#入侵检测系统 #入侵检测 #深度学习 #深度学习算法 #数据集分析与应用
能够识别多种网络攻击行为，如DDoS攻击、端口扫描、恶意软件传播等，适应复杂多变的网络环境。
支持实时网络流量监测和离线数据文件检测，检测速度快，响应及时。
简洁直观的操作界面，方便用户上传检测文件、选择检测模型并查看结果。
检测结果以详细图表和表格形式展示，包括准确率、流量占比、模型性能对比等，帮助用户全面了解网络状态。
系统设计灵活，支持未来扩展新的检测模型和优化算法，适应不断变化的安全需求。
开发工具：PyCharm
集成环境：Anaconda#入侵检测系统 #入侵检测 #深度学习 #深度学习算法 #数据集分析与应用
