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本科毕业设计——基于Python的恶意代码检测与分类平台项目源码

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简介：
本项目为本科毕业设计作品，旨在开发一个利用Python技术进行恶意代码自动检测和分类的应用平台。通过集成多种算法和技术，有效提升网络安全防护能力。 本科毕业设计项目——基于Python的恶意代码检测分类平台源码。该项目是我个人的毕设作品，在答辩评审中获得了98分的好成绩。所有代码已经过调试测试，并确保可以运行，欢迎下载使用。 该资源主要面向计算机、通信、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师或从业者，适用于期末课程设计、大作业以及毕业设计等场景。项目整体具有较高的学习借鉴价值，基础能力较强者可以在现有基础上进行修改调整以实现更多功能。

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  • 本科毕业设计——基于Python的恶意代码检测与分类平台项目源码
    优质
    本项目为本科毕业设计作品，旨在开发一个利用Python技术进行恶意代码自动检测和分类的应用平台。通过集成多种算法和技术，有效提升网络安全防护能力。 本科毕业设计项目——基于Python的恶意代码检测分类平台源码。该项目是我个人的毕设作品，在答辩评审中获得了98分的好成绩。所有代码已经过调试测试，并确保可以运行，欢迎下载使用。 该资源主要面向计算机、通信、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师或从业者，适用于期末课程设计、大作业以及毕业设计等场景。项目整体具有较高的学习借鉴价值，基础能力较强者可以在现有基础上进行修改调整以实现更多功能。
     
  • 基于Android的校园二手交易平台源码（本科毕业设计项目）.zip
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    本项目为一款专为高校学生打造的Android平台二手交易应用，旨在提供便捷、安全的校园内物品交换服务。代码开源，适合作为本科毕业设计参考。 本项目是一个基于Android的校园二手交易系统，涵盖了常见的交易功能如列表显示帖子、展示帖子详情、用户注册登录、收藏帖子、留言以及上传图片发布信息等。此外，它还支持管理发布的帖子及求购信息。 该系统具备强大的功能和丰富的特性：包括密码校验机制、顶部导航栏与底部导航栏设计，并且运用了ListView列表和SQLite数据库进行数据的增删改查操作。用户可以通过此平台轻松地发布闲置物品并收藏或评论其他同学的商品，同时在个人中心查看个人信息、已发布的商品信息及收藏记录，并能够修改密码。 整个应用界面美观大方，包含15个不同的页面布局设计。
     
  • Python+OpenCV毕业设计项目车道检测代码分享
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    本项目为Python结合OpenCV实现的车道线检测系统，旨在帮助学生掌握图像处理与机器视觉技术，并应用于实际道路场景中进行车道识别。分享完整代码以供学习交流。 环境概述：系统使用的环境是Python 3.6.5 和 OpenCV 3.14.8 版本，在 Windows 10 系统上运行。编程工具使用的是 PyCharm 专业版。所用到的 Python 库包括 os，用来寻找本地图片文件等操作；numpy，用于对读取到的图片矩阵进行运算处理；以及 PyQt5，用来创建 GUI 窗口程序。 功能模块划分：根据第二章所述内容，整个系统可以分为图像处理和模式识别模块、GUI窗口程序两个主要部分。每个部分又包含多个子模块，具体细节已在第二章中详细阐述。 实现原理：利用图像处理技术对道路进行分割，并进一步通过边缘检测来找出车道线；然后应用透视变换和滑动窗口拟合算法生成曲线模型，在原场景下显示结果。
     
  • Python源代码用于PC恶意软件检测
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    本项目采用Python编写源代码，旨在开发一套高效精准的PC端恶意软件检测系统，保障用户信息安全。 恶意软件是当今互联网上最严重的安全威胁之一。不幸的是，新的恶意软件样本数量急剧增加：反恶意软件供应商现在每年要处理数以百万计的潜在恶意软件样本。因此，许多研究报道了使用数据挖掘和机器学习技术来开发智能恶意软件检测系统的方法。这些工作采用了不同的特征集和数据集来训练分类模型。尽管它们在自己的测试数据上显示出了很高的准确率，但大多数模型会迅速过时，因为恶意软件不断进化。当采用混淆技术和多态性技术时，许多现有的方法效果不佳。 在此研究中，我们提出了一种基于操作码、数据结构和导入库的数据挖掘技术的有效恶意软件检测方法。此外，我们使用了不同的分类器并进行了实验来评估我们的方法。另外，通过实验证明我们的方法能够检测到新的未知恶意软件，并且可以识别2017年收集的新鲜样本。为了测试模型的鲁棒性，我们在恶意软件上应用了混淆技术进行测试。
     
  • 基于Python CNN的猫狗图像分类项目源码（毕业设计）.zip
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    这是一个使用Python和卷积神经网络(CNN)进行猫狗图像分类的项目源代码包，适用于毕业设计。包含了数据预处理、模型构建与训练等完整流程。 本项目为基于Python卷积神经网络（CNN）的猫狗图像分类设计，适用于毕业设计。使用了2000张图片作为训练集、1000张作为验证集以及另外1000张用于测试集，并且实现了97%的识别准确率。项目中采用了数据增强技术以提高模型性能和泛化能力。如果需要利用全部数据进行训练，可以自行修改源代码并重新运行实验。 感谢李老师的指导和支持。
     
  • 基于Android平台的蓝牙聊天应用源码|本科毕业设计
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    本项目为本科毕业设计作品，旨在开发一个基于Android平台的蓝牙聊天应用。通过简洁友好的界面和稳定的通信功能，实现设备间即时消息传输。该项目源代码公开，可供学习研究。 本科毕业设计项目是一个基于Android的蓝牙聊天软件源码，该程序可以运行并进行修改，具备打开蓝牙、搜索设备、建立连接、发送消息以及保存聊天记录等功能，并且使用了SQLite数据库。
     
  • 毕业设计：基于OpenCV的安卓平台人脸活体及眨眼检测项目-实战与源码-优质项目.zip
    优质
    本项目为一款基于OpenCV的人脸活体及眨眼检测应用，旨在提升移动设备的安全性。通过在安卓平台上实现高效的人脸识别和眨眼监测功能，确保用户身份验证的准确性和可靠性。附带详细实战教程与源代码，适合学习与开发使用。 毕业设计：基于OpenCV的安卓平台人脸活体检测眨眼检测项目 实战教程及源码分享 优质项目
     
  • 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
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    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。
     
  • 基于恶意样本图像化的恶意代码机器学习检测方法.zip
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    本研究提出了一种创新的恶意代码检测方法，通过将恶意代码转换为图像形式，并运用机器学习技术进行分析与识别。该方法能够有效提升检测系统的准确性和效率，为网络安全提供有力支持。 人工智能与机器学习是当前科技领域的热门话题。它们涉及通过算法使计算机系统能够从数据中自动分析获得规律，并利用这些规律对未知数据进行预测或决策制定。随着技术的不断进步，这两个领域正在为各行各业带来革命性的变化和发展机遇。