本项目基于先进的深度学习技术，打造高效智能的DDoS攻击检测与防御系统，采用国际权威的CICIDS2017数据集进行模型训练与验证。该数据集由加拿大网络安全研究所精心构建，包含丰富的真实网络流量数据和多种攻击场景，为模型提供了强大的学习基础。系统集成了实时告警日志、详细流量分析、自动化模型训练和性能对比等核心功能，检测准确率高达95%以上，远超传统方法。
系统具备完整的防御闭环：实时流量监控自动触发多级告警，详细日志记录支持攻击溯源；定期自动化模型训练确保检测能力持续进化；可视化模型对比功能直观展示算法优化效果；黑名单机制可手动拦截恶意IP，形成主动防御体系。通过深度学习与规则引擎的协同工作，系统既能精准识别新型DDoS攻击变种，又能快速响应已知威胁。#深度学习 #网络安全 #开发 #计算机毕业设计 #软件设计与开发
系统具备完整的防御闭环：实时流量监控自动触发多级告警，详细日志记录支持攻击溯源；定期自动化模型训练确保检测能力持续进化；可视化模型对比功能直观展示算法优化效果；黑名单机制可手动拦截恶意IP，形成主动防御体系。通过深度学习与规则引擎的协同工作，系统既能精准识别新型DDoS攻击变种，又能快速响应已知威胁。#深度学习 #网络安全 #开发 #计算机毕业设计 #软件设计与开发
