項目技術說明

深度學習實時網絡入侵檢測系統是一種利用深度學習技術對網絡流量進行實時分析，以識別和阻止潛在網絡攻擊的安全解決方案。相比傳統基于規則的入侵檢測系統(IDS)，這種系統能夠通過學習網絡流量的正常模式和異常模式，更有效地檢測新型、復雜的網絡攻擊。

本系統采用加拿大網絡安全研究所CICIDS2017基準數據集進行模型訓練與驗證，通過精心設計的三種深度學習架構——CNN、LSTM以及創新的CNN-LSTM-Attention混合模型，實現了對現代復雜網絡攻擊的全方位檢測。系統特別針對以下七大類高危攻擊具有卓越的識別能力：

1. 暴力破解攻擊(Brute Force)：精準識別FTP/SSH等協議的密碼爆破行為
2. 心臟滴血漏洞利用(Heartbleed)：有效檢測OpenSSL內存讀取攻擊
3. 僵尸網絡活動(Botnet)：準確發現C&C通信和僵尸主機行為
4. 拒絕服務攻擊(DoS/DDoS)：實時識別SYN Flood、UDP Flood等各類洪泛攻擊
5. Web應用攻擊：全面防護SQL注入、XSS等OWASP Top 10威脅
6. 滲透攻擊(Infiltration)：深度檢測高級持續性威脅(APT)的橫向移動
7. 端口掃描(Port Scan)：敏銳發現網絡偵查行為

目前只用作研究和學習，親測的有效攻擊類型為DOS、Web應用攻擊，已經滿足工作量！對于其他類型的網絡攻擊檢測（如暴力破解、僵尸網絡等），研究者可通過以下方式自行擴展驗證。

基于django框架實現，靈活運用其模板語法進行頁面實現，后端框架，jinjia2語法，ORM機制

• 基于session會話管理，用戶登錄、注冊等權限控制功能
• 采用pymysql模塊進行遠程數據庫的連接
• 采用echarts進行數據可視化
• 采用subprocess進行系統命令執行，操作防火墻
• 采用 torch 框架進行模型的訓練

以上為部分展示內容

感謝關注！如需了解更多詳情，歡迎私信咨詢。