基于深度学习的网络异常检测系统设计与实现
本文介绍了一个基于Python+Django的智能网络异常检测系统。系统采用多层架构设计,包含数据采集、模型分析、可视化展示、风险预估和模型训练维护五大模块。技术栈包括Python3.7/3.8、Django框架、MySQL数据库和Vue.js前端。系统通过实时抓取网络流量,使用自编码器和分类器进行异常检测和攻击类型识别,并基于重建误差划分风险等级(低/中/高)。核心功能包括混淆矩阵评估、风险流量
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一、项目技术
开发语言:Python
python框架:Django
软件版本:python3.7/python3.8
数据库:mysql 5.7或更高版本
数据库工具:Navicat11
开发软件:PyCharm/vs code
前端框架:vue.js
二、项目内容和功能介绍
一、项目主题逻辑:核心目标与功能线索
核心主题:
构建一个集成数据抓取、模型识别、结果展示和风险预估为一体的智能网络异常检测系统。
目标功能线索:
(1)数据采集层(Data Acquisition):实时抓取网络流量;
(2)模型分析层(Modeling & Detection):深度模型对流量特征进行分析识别;
(3)可视化展示层(Interface & Visualization):结果展示与交互;
(4)风险预估与告警层(Risk Assessment & Alert):将检测结果转化为风险等级并反馈;
(5)模型训练与维护层(Training & Update):新模型训练与评估性能展示;
二、检测 + 风险预估:
- 数据输入阶段
数据来源:实时抓包(sniff_network.py)
预处理:清洗、特征提取(如五元组、统计特征、协议字段等) - 模型判别阶段
使用自编码器判断是否异常(重建误差)
使用分类器判断攻击类型(多分类或二分类) - 风险评分与等级划分
根据模型置信度、重建误差、攻击类型,对每条流量赋分;
利用threshold.txt定义不同评分对应的风险等级(低、中、高)
重建误差 > 0.8 → 高风险
0.5 < 重建误差 ≤ 0.8 → 中风险
≤ 0.5 → 低风险 - 结果可视化与反馈
混淆矩阵用于评估模型准确性
高风险流量自动标记并记录入数据库
图表展示风险流量比例、类型分布等
三、总结:
模块 关键词
目标 网络异常检测、攻击识别、风险分级
数据流程 抓包 → 特征提取 → 模型分析 → 风险评估 → 结果展示
技术路线 自编码器(无监督)、分类器(有监督)、Django前后端整合
风险评估维度 模型置信度、预测类别、重建误差、历史记录权重等
可视化重点 混淆矩阵、流量饼图、风险雷达图、攻击趋势折线图等
扩展可能 加入溯源机制、自动响应、防火墙策略联动
三、核心代码
部分代码:
def config_page(request):
'''
获取参数信息
:return:
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
"data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
req_dict = request.session.get('req_dict')
msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
msg['data']['pageSize'] = config.page(config, config, req_dict)
return JsonResponse(msg)
def config_list(request):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
"data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
req_dict = request.session.get("req_dict")
msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
msg['data']['pageSize'] = config.page(config, config, req_dict)
return JsonResponse(msg)
def config_info(request, id_):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
data = config.getbyid(config, config, int(id_))
if len(data) > 0:
msg['data'] = data[0]
return JsonResponse(msg)
def config_detail(request, id_):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
data = config.getbyid(config, config, int(id_))
if len(data) > 0:
msg['data'] = data[0]
return JsonResponse(msg)
def config_save(request):
'''
创建参数信息
:return:
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
req_dict = request.session.get('req_dict')
param1 = config.getbyparams(config, config, req_dict)
if param1:
msg['code'] = id_exist_code
msg['msg'] = mes.id_exist_code
return JsonResponse(msg)
error = config.createbyreq(config, config, req_dict)
logging.warning("save_config.res=========>{}".format(error))
if error != None:
msg['code'] = crud_error_code
msg['msg'] = error
return JsonResponse(msg)
def config_add(request):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
req_dict = request.session.get("req_dict")
error = config.createbyreq(config, config, req_dict)
if error != None:
msg['code'] = crud_error_code
msg['msg'] = error
return JsonResponse(msg)
def config_update(request):
'''
更新参数信息
:return:
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
req_dict = request.session.get('req_dict')
config.updatebyparams(config, config, req_dict)
return JsonResponse(msg)
四、效果图









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