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入侵监测过程控制系统管理。

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简介：
该方法采用多层安全架构来监控过程控制系统，从而实现精准且可靠的态势感知能力。同时，通过分析过程控制系统网络通信模式的规律性，能够有效识别并检测潜在的未知攻击行为。

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  • 天阗入侵检测管理系统的用户指南
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  • 处理过的入侵检测数据集
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    本数据集包含经过预处理和特征选择的网络入侵事件记录，旨在提高机器学习模型在网络安全中的应用效率与准确度。 使用Python对入侵检测数据集nsl-kdd进行预处理，包括将字符转换为数据，并进行数值标准化处理。所采用的数据子集中包含了百分之20的数据。
     
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    Snort是一款强大的开源入侵检测和网络流量分析工具，版本2.0.0标志着其功能的重大升级。它能够实时监控并记录网络数据包，识别潜在威胁，并提供灵活的规则集来定制安全策略。 Snort-2.0.0可以用于Linux和Windows系统进行入侵检测。由于版本较老，现在已经很难找到了。对于Linux系统的入侵检测工具，推荐使用Snort。
     
  • 基于SpringBoot的实时入侵监控检测系统框架（IDEA+HTML+CSS+jQuery+Java）
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    本项目构建于Spring Boot之上，结合IDEA、HTML、CSS及jQuery等技术栈，旨在开发一套高效实时的安全入侵监控与检测系统，确保网站安全。 基于Spring Boot的实时入侵监控检测系统 技术栈：idea + HTML + CSS + jQuery + Java + SpringBoot + MySQL 管理员账号及密码： admin 123456 模块介绍： - 管理员： - 登陆模块 - 系统首页 - 实时监控 - 数据上传 - 协议解析 - 入侵检测： - 规则配置 - 入侵日志 - 用户个人信息管理 - 注销功能 数据库设计：采用MySQL，数据库名称为springbootids。管理员信息表结构如下： admin（字段包括）: Id, PWD, UpdateTime, UserName
     
  • 基于Android Studio的学生成绩管理过程监控系统
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    本项目基于Android Studio开发了一款学生成绩管理与过程监控应用，旨在提高成绩管理效率和透明度，为教师和学生提供便捷的成绩查看、分析及反馈功能。 登录与注册以不同的身份登录APP权限不同，在打开应用后首先会进入登录界面。用户在此选择自己的身份：学生可以通过输入用户名和密码直接登录；教师则需要先完成注册，之后使用注册的账户信息进行登录。对于尚未注册的新用户，尝试用未登记的信息登录时会被提示跳转到注册页面或退出系统。 点击“登录”按钮后，应用会将提供的用户名与密码同数据库中的记录进行匹配验证：如果两者一致，则成功进入主界面；否则显示登录失败，并要求重新输入正确的信息以完成登录过程。 对于查看随堂测验成绩模块的功能设计来说，此部分主要用于学生查询个人的随堂测试分数情况。当用户选择“随堂测验”功能时，程序会首先确认其身份：如果是学生，则只能访问自己已有的随堂考试成绩记录；若当前没有相关数据则页面显示无成绩信息。 而对于任课教师或系统管理员而言，他们不仅可以查看学生成绩还可以录入新的分数记录。