Advertisement

基于机器学习的加密恶意流量分析检测系统+源代码+文档说明

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目开发了一种基于机器学习技术的加密恶意流量分析与检测系统，并提供了详细的文档及完整源代码。通过深度学习和特征工程，有效识别并防御各种加密网络威胁。 本项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工下载学习，也适用于初学者进阶学习。此外，该项目还可作为毕业设计、课程设计、作业以及项目初期演示等用途。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于机器学习的加密恶意流量分析检测系统+源代码+文档说明
    优质
    本项目开发了一种基于机器学习技术的加密恶意流量分析与检测系统，并提供了详细的文档及完整源代码。通过深度学习和特征工程，有效识别并防御各种加密网络威胁。 本项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工下载学习，也适用于初学者进阶学习。此外，该项目还可作为毕业设计、课程设计、作业以及项目初期演示等用途。
     
  • 基于机器学习的加密恶意流量分析检测平台源码文档说明
    优质
    本文档详述了一个基于机器学习技术的加密恶意流量分析与检测系统的源代码。该系统旨在识别和防御通过加密协议传输的网络威胁，提升网络安全防护能力。 软件名称：基于机器学习的加密恶意流量分析与检测平台 背景介绍： 随着近年来HTTPS的普及，加密恶意流量攻击的比例也在逐渐提升。目前，加密通信中的恶意软件已经覆盖了所有类型的攻击，包括特洛伊木马、勒索软件、感染式病毒、蠕虫病毒和下载器等。其中，特洛伊木马和下载器类的恶意软件家族占比较高。 常用的软件加密通信方式可以粗略地分为六种： | 类型 | 攻击手段 | | --- | --- | | 特洛伊木马 | C&C直接连接、白名单隐藏传输（其他）| | 勒索软件 | C&C直接连接| | 感染式软件 | C&C直接连接、正常释放 | | 蠕虫病毒 | C&C直接连接、蠕虫传播 | | 下载器 | 白名单隐藏传输（其他）| 快速上手： 关键代码部分的文件目录：
     
  • 基于机器学习的加密恶意流量分析检测平台源码及文档说明.zip
    优质
    本资源包提供了一个基于机器学习技术的加密恶意流量分析与检测平台的完整源代码和详细文档。其中不仅包含了实现算法的设计思路，还提供了系统架构、安装部署指南以及使用教程等内容，旨在帮助用户有效识别并防御网络中的加密恶意软件攻击。 基于机器学习的加密恶意流量分析与检测平台源码+文档说明.zip具备以下亮点：它是国内少数开源的、采用机器学习方法进行加密恶意流量分析与检测的平台；支持多种协议模板（TCP, UDP, IP, EHER, PORT, WARN），能够抓取更多类型和更加丰富的流量数据；可以解析200MB及以上的pcap文件；结合词频(TF)分析法进行全面的特征工程处理；提供模块化的协议解析类、特征工程以及模型训练预测API，便于参考使用；界面友好简洁，用户可以通过基于Flask的应用上传并解析流量文件。
     
  • 基于机器学习的加密恶意流量检测系统源码及文档（优质毕设）
    优质
    本项目为高质量毕业设计，提供一套基于机器学习算法识别和分析加密恶意网络流量的完整解决方案，包括详细代码与说明文档。 基于机器学习的加密恶意流量检测项目源码及文档说明（高分毕设）：该项目包含了详细的代码注释，适合初学者理解使用。个人评定分数为98分，并且导师对此给予了高度认可。对于毕业设计、期末大作业和课程设计的学生来说，这是一个获取高分的理想选择。下载后简单部署即可投入使用。 基于机器学习的加密恶意流量检测项目源码及文档说明（高分毕设）：该项目包含了详细的代码注释，适合初学者理解使用。个人评定分数为98分，并且导师对此给予了高度认可。对于毕业设计、期末大作业和课程设计的学生来说，这是一个获取高分的理想选择。下载后简单部署即可投入使用。 基于机器学习的加密恶意流量检测项目源码及文档说明（高分毕设）：该项目包含了详细的代码注释，适合初学者理解使用。个人评定分数为98分，并且导师对此给予了高度认可。对于毕业设计、期末大作业和课程设计的学生来说，这是一个获取高分的理想选择。下载后简单部署即可投入使用。 基于机器学习的加密恶意流量检测项目源码及文档说明（高分毕设）：该项目包含了详细的代码注释，适合初学者理解使用。个人评定分数为98分，并且导师对此给予了高度认可。对于毕业设计、期末大作业和课程设计的学生来说，这是一个获取高分的理想选择。下载后简单部署即可投入使用。 基于机器学习的加密恶意流量检测项目源码及文档说明（高分毕设）：该项目包含了详细的代码注释，适合初学者理解使用。个人评定分数为98分，并且导师对此给予了高度认可。对于毕业设计、期末大作业和课程设计的学生来说，这是一个获取高分的理想选择。下载后简单部署即可投入使用。 基于机器学习的加密恶意流量检测项目源码及文档说明（高分毕设）：该项目包含了详细的代码注释，适合初学者理解使用。个人评定分数为98分，并且导师对此给予了高度认可。对于毕业设计、期末大作业和课程设计的学生来说，这是一个获取高分的理想选择。下载后简单部署即可投入使用。 基于机器学习的加密恶意流量检测项目源码及文档说明（高分毕设）：该项目包含了详细的代码注释，适合初学者理解使用。个人评定分数为98分，并且导师对此给予了高度认可。对于毕业设计、期末大作业和课程设计的学生来说，这是一个获取高分的理想选择。下载后简单部署即可投入使用。 基于机器学习的加密恶意流量检测项目源码及文档说明（高分毕设）：该项目包含了详细的代码注释，适合初学者理解使用。个人评定分数为98分，并且导师对此给予了高度认可。对于毕业设计、期末大作业和课程设计的学生来说，这是一个获取高分的理想选择。下载后简单部署即可投入使用。 基于机器学习的加密恶意流量检测项目源码及文档说明（高分毕设）：该项目包含了详细的代码注释，适合初学者理解使用。个人评定分数为98分，并且导师对此给予了高度认可。对于毕业设计、期末大作业和课程设计的学生来说，这是一个获取高分的理想选择。下载后简单部署即可投入使用。 基于机器学习的加密恶意流量检测项目源码及文档说明（高分毕设）：该项目包含了详细的代码注释，适合初学者理解使用。个人评定分数为98分，并且导师对此给予了高度认可。对于毕业设计、期末大作业和课程设计的学生来说，这是一个获取高分的理想选择。下载后简单部署即可投入使用。 基于机器学习的加密恶意流量检测项目源码及文档说明（高分毕设）：该项目包含了详细的代码注释，适合初学者理解使用。个人评定分数为98分，并且导师对此给予了高度认可。对于毕业设计、期末大作业和课程设计的学生来说，这是一个获取高分的理想选择。下载后简单部署即可投入使用。 基于机器学习的加密恶意流量检测项目源码及文档说明（高分毕设）：该项目包含了详细的代码注释，适合初学者理解使用。个人评定分数为98分，并且导师对此给予了高度认可。对于毕业设计、期末大作业和课程设计的学生来说，这是一个获取高分的理想选择。下载后简单部署即可投入使用。 基于机器学习的加密恶意流量检测项目源码及文档说明（高分毕设）：该项目包含了详细的代码注释，适合初学者理解使用。个人评定分数为98分，并且导师对此给予了高度认可。对于毕业设计、期末大作业和课程设计的学生来说，这是一个获取高分的理想选择。下载后简单部署即可投入使用。 基于机器学习的加密恶意流量检测项目源码及文档说明（高分毕设）：该项目包含了详细的代码注释，适合初学者理解使用。个人评定
     
  • 基于机器学习的Android恶意代码检测源码及说明.zip
    优质
    本资源包提供了一种基于机器学习算法识别和分析安卓系统中潜在恶意软件的方法，并附带详细的源代码与使用指南。 【资源说明】1. 本资源中的项目代码均经过测试并成功运行且功能正常后才上传，请放心下载使用。2. 适用人群：主要面向计算机相关专业（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、物联网技术、数学及电子信息等）的学生或企业员工，具有较高的学习和参考价值。3. 资源不仅适合初学者进行实战练习，也可用于大作业、课程设计、毕业设计项目以及初期项目的演示，欢迎下载并相互交流学习，共同进步！
     
  • 基于机器学习的恶意加密流量检测平台Python代码包（含模型、注释及项目文档）.zip
    优质
    本资源提供一个基于机器学习的恶意加密流量检测平台的Python代码包，包含预训练模型、详细注释和完整项目文档。 【资源说明】本项目为基于机器学习的恶意加密流量监测平台源码包（包含Python代码、模型及详细注释），适合计算机及相关专业的学生或从业者作为课程设计、大作业等使用，具有较高的参考价值。 背景介绍：近年来随着HTTPS协议的广泛应用，通过加密通信进行网络攻击的比例也在增加。当前几乎所有的恶意软件都采用了加密技术来实施各种类型的攻击行为，包括但不限于特洛伊木马、勒索软件、感染式病毒和蠕虫病毒等；其中尤以特洛伊木马与下载器类恶意软件家族最为常见。 【模型训练】 1. 进入traffic_platform目录； 2. 执行命令 `python -m traffic_platform.train_test.main --train --update_goodset=True --update_badset=True` 来进行模型的训练过程，其中参数分别代表加载并更新良性流量数据集和恶意流量数据集。 【模型预测】 1. 进入traffic_platform目录； 2. 执行命令 `python -m traffic_platform.train_test.main --predict` 可直接使用已训练好的模型对未知加密通信进行实时检测与分类操作，无需再次执行训练过程。 基于Flask的流量监测平台： 1. 进入traffic_platform目录； 2. 使用命令 `python -m traffic_platform.web_platform.runserver` 启动Web界面供用户查看和管理相关数据及结果。
     
  • 基于机器学习的PM2.5预测分析系统+源代码及文档说明
    优质
    本项目开发了一套基于机器学习技术的PM2.5预测分析系统，并提供了详尽的源代码和使用文档。通过深度数据挖掘与模型训练，有效提升了空气质量预报的准确度。 这些数据在民间来说是比较全面的，大约有80万条记录。利用机器学习和其他计算机技术分析出相应的特征后，可以建立起一个预测未来某地空气质量模型，为人们的出行提供参考依据。这有助于提高全国人民的身体健康，并且也为通过机器学习等技术研究空气质量、大气情况等相关数据提供了思路。 项目介绍： 该项目的源代码是个人毕业设计的一部分，在成功运行并通过测试之后上传。答辩评审平均分数达到96分，请放心下载使用。 1. 本项目的全部代码都经过了成功的测试和验证，确保其功能正常后才进行上传，您可以安全地下载并使用。 2. 这个项目适合计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工学习参考，也适用于初学者进阶学习。此外还可以作为毕业设计项目、课程作业或者初期立项演示之用。 3. 如果您有一定的基础，在此基础上对代码进行修改以实现其他功能也是可行的，同样也可以用于毕业设计、课程作业等。 下载后请首先查看README.md文件（如果有），仅供个人学习参考使用，请勿将其应用于商业用途。
     
  • Python利用机器学习进行加密恶意流量分析和检测的平台源码及文档，前端采用Flask框架
    优质
    这是一个使用Python开发的机器学习平台，旨在分析并检测加密恶意网络流量。项目包括详细文档，并运用了Flask作为其前端技术栈。 Python基于机器学习的加密恶意流量分析与检测平台源码及文档提供了一种有效的方法来应对HTTPS普及所带来的挑战。随着越来越多的网络攻击采用加密通信手段，特洛伊木马、勒索软件等各类恶意软件也变得更加难以追踪和防御。 在使用该平台时，用户可以通过以下步骤进行模型训练： 1. 进入traffic_platform目录。 2. 输入命令 `python -m traffic_platform.train_test.main --train --updata_goodset=True --updata_badset=True` 来启动训练过程。 对于无需重新训练的预测任务，则可以执行如下操作： 1. 同样进入traffic_platform目录。 2. 使用命令 `python -m traffic_platform.train_test.main --predict` 获取模型预测结果。 此外，该平台还提供了一个基于Flask框架构建的前端界面用于流量监测。启动此功能的方法为： 1. 进入traffic_platform目录。 2. 输入命令 `python -m traffic_platform.web_plat` 启动Web应用。
     
  • 基于机器学习的恶意代码检测方法.zip
    优质
    本研究探讨了一种利用机器学习技术识别和分类恶意软件的方法。通过分析大量样本数据，构建高效模型以提升检测准确性与实时性。 在当前数字化时代，恶意代码（如病毒、木马、蠕虫等）对个人电脑和企业网络构成了严重威胁。为了保护系统安全，人们不断探索新的防御技术，其中之一就是利用机器学习来检测恶意代码。“利用机器学习检测恶意代码”资料包提供了相关领域的知识和实践方法。 机器学习是一种人工智能技术，它允许系统通过从数据中自动识别模式并做出预测而无需明确编程。在恶意代码检测中，机器学习可以用来分析大量已知的良性与恶性程序特征，从而构建模型以区分两者。 1. 数据预处理：我们需要收集大量的良性与恶性代码样本作为训练数据。这些样本可能包括二进制文件、脚本或源代码等。数据预处理阶段包括清理、编码和标准化，以便于机器学习算法进行处理。例如，可以将文件的二进制表示转换为特征向量或者提取特定的结构信息。 2. 特征工程：在恶意代码检测中，选择合适的特征至关重要。常见的特征包括元信息（如大小、创建日期）、API调用序列、字节模式和语法结构等。通过对这些特征进行分析，我们可以构建能够区分良性与恶性行为的特征集。 3. 模型选择：有多种机器学习模型可用于恶意代码检测，例如决策树、随机森林和支持向量机（SVM）以及神经网络等。每种模型都有其优缺点，选择哪种模型取决于数据类型、特征空间大小及预测性能的要求。 4. 训练与验证：使用选定的模型和特征集对预处理的数据进行训练，并调整参数以优化性能。此外，还需要一部分数据用于交叉验证，评估模型在未见过的数据上的泛化能力。 5. 模型评估：常用的评价指标包括准确率、召回率、F1分数以及ROC曲线等。这些指标有助于了解模型检测恶意代码的表现情况，尤其是在处理不平衡数据集时（即恶性样本数量远少于良性样本）。 6. 部署与更新：训练完成后并通过验证的模型可以部署到实际环境中用于实时检测新出现的代码。然而，为了保持有效性，需要定期根据新的威胁更新模型。 7. 综合学习和深度学习：单一模型可能不足以覆盖所有类型的恶意代码，因此可考虑使用综合学习方法（如bagging、boosting或stacking）来组合多个模型以提高整体性能。此外，在处理序列数据方面表现出色的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）也可用于检测恶意代码。 8. 实战应用：资料包中的“content”文件可能包含实际案例、代码示例或实验结果，供读者深入了解如何将上述理论应用于具体项目中。