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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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简介：
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！

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  • 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
    优质
    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！
     
  • KDD CUP99入侵检测数据集
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    KDD CUP99入侵检测数据集是用于网络安全领域中机器学习研究的重要资源，包含大量模拟网络通信记录，旨在帮助识别并防范各种网络攻击行为。 KDD CUP99 数据集是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的九周网络连接数据，并被划分为包含标识符的训练数据以及无标识符的测试数据。由于其概率分布不同，且测试集中包含了一些未在训练集中出现过的攻击类型，因此它更贴近实际入侵检测需求。训练集包括一种正常状态（normal）和22种已知攻击类型，而另外14种攻击仅出现在测试数据中。
     
  • 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
     
  • KDD CUP99与UNSW_NB15入侵检测数据集
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    本简介探讨KDD CUP99及UNSW_NB15两个重要入侵检测数据集，分析其特点和应用价值，为网络安全研究提供坚实的数据支持。 KDD CUP99数据集是网络入侵检测领域的事实基准，为基于计算智能的网络入侵检测研究奠定了基础。UNSW_NB15数据集是一个综合性的网络攻击流量数据集，包含训练数据和测试数据，在异常入侵检测中被广泛应用。与KDD99和NSL KDD相比，该数据集更适合相关研究人员用于入侵检测系统的研究。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • NSL-KDD入侵检测数据集.zip
    优质
    本资源包含NSL-KDD入侵检测数据集，适用于网络安全研究和机器学习模型训练，帮助识别并防范各类网络攻击。 NSL-KDD数据集是对KDD99数据集的改进版本，可以作为有效的基准数据集用于机器学习算法在入侵检测实验中的测试。以下是NSL-KDD数据集相对于原始KDD 99数据集的主要优点： 1. NSL-KDD训练集中没有冗余记录，这样分类器不会偏向更频繁出现的数据。 2. 测试集中不包含重复的记录，从而使得检测率更加准确。 3. 各难度级别组中选取的样本数量与原始KDD数据集中的比例成反比。这导致不同机器学习方法之间的分类性能差异范围更大，有助于对各种学习技术进行更有效的评估比较。 4. 训练和测试用的数据量设置合理，使得在整套实验上运行的成本较低，并且无需随机选择一小部分样本即可完成实验。因此，在不同的研究工作中得到的评估结果可以相互一致并且具有可比性。
     
  • 基于NSL-KDD数据集的Python网络入侵检测代码及运行指南（含数据集，适用于高分作业）.zip
    优质
    本资源包含使用Python编写的网络入侵检测系统代码及相关运行指导文档，基于经典NSL-KDD数据集。适合学生完成高质量课程项目与实验报告。 基于NSL-KDD数据集的网络入侵检测Python源码、运行说明及数据集（高分大作业）.zip文件是经过导师指导并获得认可通过的一个高质量设计项目，评审得分98分。该项目主要适用于计算机相关专业的毕业设计学生以及需要进行实战练习的学习者，并且也可以作为课程设计或期末大作业使用。
     
  • 基于联邦学习与NSL-KDD数据集的网络入侵检测Python代码及运行指南（含GUI）.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python编写的基于联邦学习技术的网络入侵检测系统代码，附带图形用户界面(GUI)和详细的运行指南。此项目利用了经典的NSL-KDD数据集进行模型训练与测试，适合于对网络安全、机器学习感兴趣的开发者和技术研究者深入探讨和应用实践。 本项目代码已经过验证并确保其稳定可靠运行，欢迎下载使用。 该项目主要面向计算机相关专业的在校学生、专业教师及企业员工，包括但不限于计算机科学（计科）、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程以及物联网等领域的用户群体。 该项目的功能丰富且具有拓展空间。不仅适用于初学者的进阶学习过程，也可作为毕业设计项目的一部分或课程作业使用，并可用于早期项目演示。 同时鼓励使用者在此基础上进行二次开发和创新改进。在使用过程中如遇到问题或有任何建议，请随时与我们沟通反馈。 希望您能在本项目中找到乐趣并获得灵感，同时也欢迎您的分享及宝贵意见！ 该项目基于联邦学习技术和NSL-KDD数据集构建网络入侵检测模型，并提供了详细的运行说明、源代码以及包含图形用户界面（GUI）的数据集。为开始使用，请先执行main_server.py文件，随后开启两个窗口分别运行main_client1.py和main_client2.py文件。 启动后，在GUI界面上点击“连接”按钮与服务器建立联系，默认的token值设为1；输入此数值并点击上传即可进行训练过程。
     
  • 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
    优质
    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。