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基于动态图神经网络的异常流量检测代码及文档（含Python源码、项目说明和详细注释）.zip

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简介：
本资源提供了一个用于检测异常网络流量的Python项目，采用动态图神经网络技术。内含详尽的源码、项目文档以及代码注释，便于研究与应用开发。 【资源说明】 基于动态图神经网络的异常流量检测Python源码、项目说明及详细注释已打包为.zip文件。请将下载的数据集放置于`/data`目录下，CSE-CIC-IDS 2018数据集中仅使用“Thuesday-20-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv”这一日的数据进行分析，因为其他日期文件缺少IP信息无法构建图。动态图模型用于生成子图嵌入，并且这些嵌入结果将被异常检测模型用来判断是否为异常流量。 【模型训练】 使用CIC2017数据集对模型进行训练： ``` python DyGCN/main.py --mode train --ck_path DyGCN/savedmodel/model.pt --embs_path DyGCN/data/graph_embs.pt --dataset data/cic2017 ``` 【模型测试】 基于CIC2017数据集进行模型评估： ``` python DyGCN/main.py --mode test --ck_path DyGCN/savedmodel/model.pt --embs_path DyGCN/data/graph_embs.pt --dataset data/cic2017 ``` 【异常检测】 通过图嵌入结果进行流量的异常检测： ``` python DyGCN/intrusion_detection.py --dataset cic2017 ``` 项目代码经过测试且运行成功，功能正常。适用于计算机相关专业（如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能等）的学生及教师使用，也适合企业员工参考和应用。 此资源具有较高的学习价值，不仅适合作为入门级的教程材料或进阶项目的参考资料，还可以用于毕业设计项目、课程作业以及初期项目演示。对于有一定基础或者热衷于研究的同学来说，在现有代码基础上进行修改扩展以实现更多功能也是一个不错的选择。欢迎下载并交流探讨，共同进步！

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  • 基于动态图神经网络的异常流量检测代码及文档（含Python源码、项目说明和详细注释）.zip
    优质
    本资源提供了一个用于检测异常网络流量的Python项目，采用动态图神经网络技术。内含详尽的源码、项目文档以及代码注释，便于研究与应用开发。 【资源说明】 基于动态图神经网络的异常流量检测Python源码、项目说明及详细注释已打包为.zip文件。请将下载的数据集放置于`/data`目录下，CSE-CIC-IDS 2018数据集中仅使用“Thuesday-20-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv”这一日的数据进行分析，因为其他日期文件缺少IP信息无法构建图。动态图模型用于生成子图嵌入，并且这些嵌入结果将被异常检测模型用来判断是否为异常流量。 【模型训练】 使用CIC2017数据集对模型进行训练： ``` python DyGCN/main.py --mode train --ck_path DyGCN/savedmodel/model.pt --embs_path DyGCN/data/graph_embs.pt --dataset data/cic2017 ``` 【模型测试】 基于CIC2017数据集进行模型评估： ``` python DyGCN/main.py --mode test --ck_path DyGCN/savedmodel/model.pt --embs_path DyGCN/data/graph_embs.pt --dataset data/cic2017 ``` 【异常检测】 通过图嵌入结果进行流量的异常检测： ``` python DyGCN/intrusion_detection.py --dataset cic2017 ``` 项目代码经过测试且运行成功，功能正常。适用于计算机相关专业（如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能等）的学生及教师使用，也适合企业员工参考和应用。 此资源具有较高的学习价值，不仅适合作为入门级的教程材料或进阶项目的参考资料，还可以用于毕业设计项目、课程作业以及初期项目演示。对于有一定基础或者热衷于研究的同学来说，在现有代码基础上进行修改扩展以实现更多功能也是一个不错的选择。欢迎下载并交流探讨，共同进步！
     
  • 基于Python的神经网络流量异常检测
    优质
    本研究利用Python编程语言开发神经网络模型，旨在有效识别和预测网络流量中的异常行为，保障网络安全与稳定。 【作品名称】：基于Python神经网络的流量异常检测 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：本项目为基于神经网络的流量异常检测（Traffic Anomaly Detection based on Neural Network）。随着网络规模的不断扩大，危害系统资源的风险也在增加，而入侵检测系统（IDS）有助于检测恶意行为。该项目使用基于网络的IDS，并结合流行的深度神经网络技术，实现基于深度学习的流量异常检测。 【技术要求】： - 数据预处理 - 使用CICIDS2017数据集进行实验。 - 利用Pandas对CICIDS2017数据集进行清洗和标准化处理。 - 模型建立与优化 - 构建深度神经网络（DNN）或长短期记忆模型（LSTM）来检测异常流量。 - 使用TensorFlow平台中的Keras库构建神经网络模型，并通过调整超参数等方式进行模型优化。
     
  • 详细的注释动态模糊神经网络MATLAB源代码
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    本段落详细解析了用于实现动态模糊神经网络的MATLAB源代码，并提供了全面的注释以帮助读者理解算法流程与应用细节。 这是一款完整的动态模糊神经网络系统，包括训练和仿真两个阶段。
     
  • 基于神经网络的异常流量检测
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    本研究提出了一种基于深度神经网络技术的新型异常流量检测方法，旨在提高网络安全防御能力，有效识别和应对未知威胁。 项目介绍 本项目为基于神经网络的流量异常检测——Traffic Anomaly Detection based on Neural Network。随着网络规模的不断扩大，危害系统资源的风险也在增加。入侵检测系统（IDS）有助于识别恶意入侵行为，保护网络安全。本项目采用基于网络的IDS，并结合流行的深度神经网络技术，实现基于深度学习模型的流量异常检测。 研究内容 网络入侵检测系统（NIDS）被设计用来有效防御各种类型的网络攻击，并进一步确保网络系统的正常运行。目前主要的研究方向是通过分析网络流量来识别正常和异常行为的方法。本项目尝试将神经网络模型应用于入侵检测中，以解决高误报率的问题。 技术要求 预处理数据集 选择CICIDS2017作为数据集，这是加拿大网络安全研究所于2017年发布的数据集。 使用Pandas对CICIDS2017数据集进行预处理，包括清洗和标准化操作。 建模 利用TensorFlow中的Keras库建立深度神经网络或长短期记忆（LSTM）模型。 优化模型并调整超参数。 模型设计流程 数据预处理：整合、选取特征，并转换特征的数据类型。
     
  • 基于Python和CNN网络的网络入侵检测系统源码及数据集（含详尽注释与项目文档）.zip
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    本资源提供了一个基于Python编程语言和卷积神经网络(CNN)技术实现的网络入侵检测系统的完整代码库，包括训练模型所需的数据集以及详细注释和项目文档。适合网络安全研究和技术学习使用。 【资源介绍】基于Python+CNN网络实现的网络入侵检测源码、数据集及项目详细说明（附超详注释）.zip 本资源为个人毕业设计/课程作业项目的完整代码，经过严格测试确保功能正常。 ### 资料内容： - **源代码** - 实现了基于Python和卷积神经网络(CNN)的入侵检测系统。 - **数据集** - 提供用于训练和测试模型的数据文件。 - **项目说明及注释** - 包含详细的项目文档，以及对每个部分的功能、实现方法进行了详尽解释。 ### 使用步骤： 1. 对原始数据进行预处理（归一化等）: - 将三个字符特征(`protocol_type`、`service`和`flag`)通过one-hot编码转换为数值形式。 - 采用min-max标准化法将所有特征值缩放到0到1之间。 2. 数据准备： - 把预处理后的数据转化为CNN所需的输入格式（即图像）。 - 将每个样本的特征矩阵调整成12x12大小，并通过像素化操作将其转换为实际图片形式，具体方法是将数值乘以255。 3. 构建并训练模型： - 使用`PreHandle`函数对数据进行逐行处理，创建匹配列表来替换字符型关键字。 ### 适用对象及用途 - 主要面向计算机、通信工程、人工智能与自动化等相关专业的学生和从业者。 - 可直接应用于课程设计/大作业/毕业论文等项目中。 该资源具有较高的学习借鉴价值。对于动手能力强的用户，也可以在此基础上进行二次开发以实现更多功能。 欢迎下载使用，并交流探讨！
     
  • 基于Python卷积神经网络的恶意软件检测源码及文档说明（高分项目）
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    本项目利用Python构建卷积神经网络模型，旨在有效识别和分类恶意软件。包含详尽源代码与文档说明，适合研究学习使用。 本项目提供基于Python卷积神经网络的恶意软件检测方法源码及详细文档说明（高分项目）。代码配有详尽注释，适合初学者阅读理解，并且个人评定为98分水平。此项目适用于毕业设计、期末大作业和课程设计等场景，确保下载后可轻松部署使用。 该项目具备完善的功能体系与美观的界面设计，操作简便易懂，功能全面丰富，管理便捷高效。无论是作为学术研究还是技术实践，都是理想的选择。
     
  • 深度学习网络流量异常检测课设项目-python源代码.zip
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    本项目为基于Python开发的深度学习网络流量异常检测系统设计作业。采用深度学习技术对网络流量数据进行分析和建模，旨在识别并预警潜在的安全威胁或性能问题。项目文件包括完整源代码及详细文档说明。 基于深度学习实现网络流量数据异常识别分类的Python源码.zip 【备注】 1. 该资源内项目代码都经过测试运行成功，并确保功能正常，请放心下载使用。 2. 适用人群：计算机相关专业（如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网工程技术、自动化控制和电子信息等）的在校学生，以及专业的老师或者企业员工均可下载使用。 3. 用途：项目具有较高的学习借鉴价值，不仅适用于初学者入门进阶。也可作为毕业设计项目或课程设计的一部分，或是大作业的参考内容及初期项目的演示材料。 4. 如果基础较好且乐于钻研，在此基础上进行修改添加以实现其他不同功能。 欢迎下载！欢迎交流学习！ 课设新项目-基于深度学习实现网络流量数据异常识别分类python源码.zip