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基于Transformer和CNN的网络入侵检测Python代码及数据集（含详尽注释）.zip

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简介：
本资源包含一个使用Python编写的网络入侵检测系统源码，结合了Transformer与CNN模型，并附带详细注释以及用于训练的数据集。 本资源提供基于Transformer和CNN卷积神经网络的网络入侵检测Python源码及数据集，并附有详细注释。所有代码均已在本地编译并通过测试，评审分数达到95分以上。项目的难度适中，内容已经过助教老师的审核与确认，可以满足学习和使用需求。如果有需要的话，请放心下载并使用。 资源包括： - 基于Transformer和CNN卷积神经网络的网络入侵检测Python源码 - 数据集 - 详细注释

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  • 基于Transformer和CNN的网络入侵检测Python代码及数据集（含详尽注释）.zip
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    本资源包含一个使用Python编写的网络入侵检测系统源码，结合了Transformer与CNN模型，并附带详细注释以及用于训练的数据集。 本资源提供基于Transformer和CNN卷积神经网络的网络入侵检测Python源码及数据集，并附有详细注释。所有代码均已在本地编译并通过测试，评审分数达到95分以上。项目的难度适中，内容已经过助教老师的审核与确认，可以满足学习和使用需求。如果有需要的话，请放心下载并使用。 资源包括： - 基于Transformer和CNN卷积神经网络的网络入侵检测Python源码 - 数据集 - 详细注释
     
  • 基于Vue2、Django和KDD-CUP99数据集的网络入侵检测Python代码及详尽注释.zip
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    本资源提供了一个结合Vue2前端框架与Django后端框架的网络入侵检测系统，使用了经典的KDD-CUP99数据集，并附带详细的Python代码和注释。适合于网络安全研究和学习实践。 该项目基于Vue2+Django框架，并使用KDD-CUP99数据集进行网络入侵检测的Python源码开发，附有详细注释。代码经过严格调试测试，确保功能正常后上传，便于快速上手运行。适合计算机、通信、人工智能和自动化等相关专业的学生、老师或从业者作为课程设计、大作业或毕业设计使用。项目具有较高的学习借鉴价值，并为动手能力强的用户提供二次开发空间以实现不同功能需求。欢迎下载并交流探讨！
     
  • 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！
     
  • 带有详尽注释的基于CNN卷积神经网络的网络入侵检测Python代码.zip
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    本资源提供了一套详细的基于CNN（卷积神经网络）进行网络入侵检测的Python实现代码，并附有详尽的注释，便于学习和研究。 随着信息技术的快速发展，网络安全问题变得越来越突出。网络入侵检测作为维护网络安全的关键手段之一受到了广泛的关注。传统的入侵检测方法通常依赖于手工特征提取和复杂的规则匹配技术，这导致了较低的工作效率，并且容易被攻击者规避。为了解决这一难题，本项目基于卷积神经网络（CNN）设计并实现了一个高效的网络入侵检测系统，其目的在于自动从网络流量数据中抽取有用的特性以识别潜在的入侵行为。 该项目的主要组成部分包括： 1. 数据预处理模块：此部分负责对原始的网络流量数据进行清洗、转换及标注工作，从而生成适合于卷积神经网络模型训练的数据集。通过这一过程，我们将复杂的网络流量信息转化为图像格式供后续特征提取和分类任务使用。 2. CNN架构构建模块：利用深度学习框架（例如TensorFlow或PyTorch）建立了一套多层次的CNN结构，该体系由多个卷积层、池化操作以及全连接神经元构成。通过这些层次的设计组合，模型可以自动从网络流量数据中挖掘出深层次的信息特征，并且经过反复训练和调整后能够有效地区分正常与异常的数据模式。 本项目的最终目标是提供一种自动化程度高并且准确可靠的工具来帮助识别潜在的网络安全威胁。
     
  • 网络入侵检测系统源码及数据集-结合Transformer和CNN的大数据挖掘方法.zip
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    本资源包含基于大数据挖掘技术的网络入侵检测系统源代码与训练数据集，采用Transformer模型与卷积神经网络(CNN)相结合的方法进行高效的数据分析。 大数据挖掘-基于Transformer+CNN实现的网络入侵检测系统源码及数据集.zip 【备注】 1、本资源中的所有项目代码均经过测试并成功运行，请放心下载使用。 2、适用人群：计算机相关专业的在校学生（如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程等）、专业老师或者企业员工均可使用该资源。 3、用途：该项目具有较高的学习和参考价值，不仅适合初学者入门及进阶学习，也适用于毕业设计项目、课程作业或初期项目的演示。 4、如果具备一定的基础并愿意深入研究，则可以在现有代码基础上进行修改和完善，以实现其他不同的功能。 欢迎下载！如有任何问题，请随时交流讨论。
     
  • 基于SAE/DAE自动编码器与CNN的网络入侵检测（含Python代码及数据）
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    本研究提出了一种结合SAE/DAE自动编码器和卷积神经网络(CNN)的创新网络入侵检测系统，旨在提高网络安全防护能力。文中不仅详细阐述了模型的设计原理，还提供了实用的Python代码与实验数据支持，便于学术交流及实践应用。 使用 SAE/DAE 自动编码器和 CNN 进行网络入侵检测（包含 Python 完整源码和数据）
     
  • 基于网络的入侵检测系统源代码及数据集和详尽文档（优质毕业设计）.zip
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    该资源包包含一个全面的基于网络的入侵检测系统的源代码、训练数据集以及详细的开发文档，适用于科研与教学用途。 此项目为个人在导师指导下完成并通过评审的高分毕业设计作品，评分为98分。主要面向正在从事毕业设计的计算机相关专业学生以及需要进行实战练习的学习者，同样适用于课程设计或期末大作业等场景。 该项目包含基于网络的入侵检测系统的源代码、数据集和详细文档。
     
  • 基于机器学习的入侵检测系统Python代码及详尽注释（课程设计新项目）.zip
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    该资源为一个利用Python编写的基于机器学习算法的入侵检测系统的完整代码库，并包含详细的代码注释，适用于课程设计与学术研究。 基于机器学习的入侵检测系统Python源码+详细注释（课程设计新项目）.zip文件内包含详细的代码解释，非常适合初学者理解使用。这是一个个人独立完成并获得98分的作品，得到了导师的高度评价，在毕业设计、期末大作业和课程设计中想要取得高分的同学可以参考这个项目。下载后进行简单的配置即可开始使用。