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！
5星
