毕业设计-基于深度学习的实时网络入侵检测系统

项目技术说明

深度学习实时网络入侵检测系统是一种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。

本系统采用加拿大网络安全研究所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。系统特别针对以下七大类高危攻击具有卓越的识别能力：

1. 暴力破解攻击(Brute Force)：精准识别FTP/SSH等协议的密码爆破行为
2. 心脏滴血漏洞利用(Heartbleed)：有效检测OpenSSL内存读取攻击
3. 僵尸网络活动(Botnet)：准确发现C&C通信和僵尸主机行为
4. 拒绝服务攻击(DoS/DDoS)：实时识别SYN Flood、UDP Flood等各类洪泛攻击
5. Web应用攻击：全面防护SQL注入、XSS等OWASP Top 10威胁
6. 渗透攻击(Infiltration)：深度检测高级持续性威胁(APT)的横向移动
7. 端口扫描(Port Scan)：敏锐发现网络侦查行为

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。

基于django框架实现，灵活运用其模板语法进行页面实现，后端框架，jinjia2语法，ORM机制

• 基于session会话管理，用户登录、注册等权限控制功能
• 采用pymysql模块进行远程数据库的连接
• 采用echarts进行数据可视化
• 采用subprocess进行系统命令执行，操作防火墙
• 采用 torch 框架进行模型的训练

以上为部分展示内容

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