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深度学习网络流量异常检测课设项目-python源代码.zip

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简介：
本项目为基于Python开发的深度学习网络流量异常检测系统设计作业。采用深度学习技术对网络流量数据进行分析和建模，旨在识别并预警潜在的安全威胁或性能问题。项目文件包括完整源代码及详细文档说明。 基于深度学习实现网络流量数据异常识别分类的Python源码.zip 【备注】 1. 该资源内项目代码都经过测试运行成功，并确保功能正常，请放心下载使用。 2. 适用人群：计算机相关专业（如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网工程技术、自动化控制和电子信息等）的在校学生，以及专业的老师或者企业员工均可下载使用。 3. 用途：项目具有较高的学习借鉴价值，不仅适用于初学者入门进阶。也可作为毕业设计项目或课程设计的一部分，或是大作业的参考内容及初期项目的演示材料。 4. 如果基础较好且乐于钻研，在此基础上进行修改添加以实现其他不同功能。 欢迎下载！欢迎交流学习！ 课设新项目-基于深度学习实现网络流量数据异常识别分类python源码.zip

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  • 深度学习网络流量异常检测课设项目-python源代码.zip
    优质
    本项目为基于Python开发的深度学习网络流量异常检测系统设计作业。采用深度学习技术对网络流量数据进行分析和建模，旨在识别并预警潜在的安全威胁或性能问题。项目文件包括完整源代码及详细文档说明。 基于深度学习实现网络流量数据异常识别分类的Python源码.zip 【备注】 1. 该资源内项目代码都经过测试运行成功，并确保功能正常，请放心下载使用。 2. 适用人群：计算机相关专业（如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网工程技术、自动化控制和电子信息等）的在校学生，以及专业的老师或者企业员工均可下载使用。 3. 用途：项目具有较高的学习借鉴价值，不仅适用于初学者入门进阶。也可作为毕业设计项目或课程设计的一部分，或是大作业的参考内容及初期项目的演示材料。 4. 如果基础较好且乐于钻研，在此基础上进行修改添加以实现其他不同功能。 欢迎下载！欢迎交流学习！ 课设新项目-基于深度学习实现网络流量数据异常识别分类python源码.zip
     
  • Python深度学习电动车流量检测毕设源码.zip
    优质
    本项目为基于Python的深度学习电动车流量检测系统毕业设计源代码，旨在通过图像识别技术自动统计和分析电动车通行数据。 毕设项目源码：Python基于深度学习的电动车流量检测.zip
     
  • 基于Python的神经网络流量异常检测
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    本研究利用Python编程语言开发神经网络模型，旨在有效识别和预测网络流量中的异常行为，保障网络安全与稳定。 【作品名称】：基于Python神经网络的流量异常检测 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：本项目为基于神经网络的流量异常检测（Traffic Anomaly Detection based on Neural Network）。随着网络规模的不断扩大，危害系统资源的风险也在增加，而入侵检测系统（IDS）有助于检测恶意行为。该项目使用基于网络的IDS，并结合流行的深度神经网络技术，实现基于深度学习的流量异常检测。 【技术要求】： - 数据预处理 - 使用CICIDS2017数据集进行实验。 - 利用Pandas对CICIDS2017数据集进行清洗和标准化处理。 - 模型建立与优化 - 构建深度神经网络（DNN）或长短期记忆模型（LSTM）来检测异常流量。 - 使用TensorFlow平台中的Keras库构建神经网络模型，并通过调整超参数等方式进行模型优化。
     
  • 深度学习交通流量预测初学者实战项目源码
    优质
    本实战项目提供深度学习在交通流量预测中的应用案例及代码实现，适合初学者入门研究。 本资源提供深度学习交通流量预测的实战项目源码。该项目涵盖了使用LSTM、GRU以及CNN进行流量预测的技术，并且包括数据预处理、模型训练与测评及性能展示等环节，代码结构清晰易读，并有配套博客对相关内容进行了详细说明。
     
  • 深度学习交通流量预测实战项目入门源码
    优质
    本项目为初学者提供深度学习在交通流量预测中的应用实践，包含完整代码和教程，帮助用户掌握模型训练及预测方法。 本资源为深度学习交通流量预测的实战项目，其中包括使用LSTM、GRU以及CNN进行流量预测的相关源码。整个项目的流程涵盖了数据预处理、模型训练与测评及性能展示等环节，代码结构清晰易读，并在本人博客中有相应的说明。
     
  • 基于动态图神经网络的异常流量检测代码及文档（含Python源码、项目说明和详细注释）.zip
    优质
    本资源提供了一个用于检测异常网络流量的Python项目，采用动态图神经网络技术。内含详尽的源码、项目文档以及代码注释，便于研究与应用开发。 【资源说明】 基于动态图神经网络的异常流量检测Python源码、项目说明及详细注释已打包为.zip文件。请将下载的数据集放置于`/data`目录下，CSE-CIC-IDS 2018数据集中仅使用“Thuesday-20-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv”这一日的数据进行分析，因为其他日期文件缺少IP信息无法构建图。动态图模型用于生成子图嵌入，并且这些嵌入结果将被异常检测模型用来判断是否为异常流量。 【模型训练】 使用CIC2017数据集对模型进行训练： ``` python DyGCN/main.py --mode train --ck_path DyGCN/savedmodel/model.pt --embs_path DyGCN/data/graph_embs.pt --dataset data/cic2017 ``` 【模型测试】 基于CIC2017数据集进行模型评估： ``` python DyGCN/main.py --mode test --ck_path DyGCN/savedmodel/model.pt --embs_path DyGCN/data/graph_embs.pt --dataset data/cic2017 ``` 【异常检测】 通过图嵌入结果进行流量的异常检测： ``` python DyGCN/intrusion_detection.py --dataset cic2017 ``` 项目代码经过测试且运行成功，功能正常。适用于计算机相关专业（如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能等）的学生及教师使用，也适合企业员工参考和应用。 此资源具有较高的学习价值，不仅适合作为入门级的教程材料或进阶项目的参考资料，还可以用于毕业设计项目、课程作业以及初期项目演示。对于有一定基础或者热衷于研究的同学来说，在现有代码基础上进行修改扩展以实现更多功能也是一个不错的选择。欢迎下载并交流探讨，共同进步！
     
  • Python深度学习网络欺凌与暴力检测项目源码+数据集+使用指南
    优质
    本项目提供基于Python的深度学习解决方案，用于识别在线内容中的欺凌和暴力行为。包含详尽的数据集、源代码及操作指南。 文件说明： - Dataset for Detection of Cyber-Trolls.json：训练数据集，每行一个json对象。 - CybertrollsDetection-Train.ipynb：用于模型训练的ipynb文件，在jupyter notebook中可以导入查看并运行。 - CybertrollsDetection.ipynb：展示如何使用已训练模型的实际例子（ipynb版本）。 - CybertrollsDetection.py：与CybertrollsDetection.ipynb功能相同的纯python代码版示例程序。 - model.h5：已经完成训练的模型文件。 - word.json：构建好的词表文件。 使用说明： 请确保将model.h5和word.json放置在CybertrollsDetection.py同一目录下。安装所需库，如keras、tensorflow、numpy等后即可运行代码示例。 例如执行以下命令进行库的安装： ``` pip install keras tensorflow numpy ``` 完成上述步骤之后，在终端中输入如下语句以启动程序： ```shell python3 CybertrollsDetection.py BAD WORDS ```
     
  • 基于神经网络的异常流量检测
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    本研究提出了一种基于深度神经网络技术的新型异常流量检测方法，旨在提高网络安全防御能力，有效识别和应对未知威胁。 项目介绍 本项目为基于神经网络的流量异常检测——Traffic Anomaly Detection based on Neural Network。随着网络规模的不断扩大，危害系统资源的风险也在增加。入侵检测系统（IDS）有助于识别恶意入侵行为，保护网络安全。本项目采用基于网络的IDS，并结合流行的深度神经网络技术，实现基于深度学习模型的流量异常检测。 研究内容 网络入侵检测系统（NIDS）被设计用来有效防御各种类型的网络攻击，并进一步确保网络系统的正常运行。目前主要的研究方向是通过分析网络流量来识别正常和异常行为的方法。本项目尝试将神经网络模型应用于入侵检测中，以解决高误报率的问题。 技术要求 预处理数据集 选择CICIDS2017作为数据集，这是加拿大网络安全研究所于2017年发布的数据集。 使用Pandas对CICIDS2017数据集进行预处理，包括清洗和标准化操作。 建模 利用TensorFlow中的Keras库建立深度神经网络或长短期记忆（LSTM）模型。 优化模型并调整超参数。 模型设计流程 数据预处理：整合、选取特征，并转换特征的数据类型。
     
  • 深度学习在异常检测中的应用综述.zip
    优质
    本资料为《深度学习在异常检测中的应用综述》，全面探讨了深度学习技术如何应用于识别和预测数据中的异常模式，涵盖理论基础、算法模型及实际案例。 异常检测是跨学科研究中的一个重要课题，在多个领域得到了广泛的研究关注。本研究旨在两个方向上展开：首先是对基于深度学习的异常检测方法进行全面且系统的综述；其次，回顾这些方法在不同应用领域的实施情况，并对其有效性进行评估。 根据所采用的基本假设和策略，我们对当前最新的深度异常检测技术进行了分类整理。每一类中均概述了基本的技术及其变种，并阐述区分正常行为与异常行为的关键前提条件。此外，在每一种类别下，我们都详细介绍了这些方法的优点、局限性以及在实际应用中的计算复杂度。 最后，本研究还总结了当前领域内存在的问题和挑战，特别是针对如何更好地将深度异常检测技术应用于解决现实世界的问题提出了思考。