【网络安全 | 毕业设计】基于AI Agent的DDOS恶意流量识别系统

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项目背景

在当今数字化时代，网络攻击频繁发生，其中DDoS（分布式拒绝服务）攻击因其强大的破坏力，已成为网络安全领域的一大挑战。传统的流量检测方法在面对复杂多变的DDoS攻击时，往往显得力不从心。基于规则的检测技术依赖于预设规则库，而面对不断演变的新型攻击手段，由于缺乏相应的规则，往往难以及时发现和阻止攻击。例如，一些利用应用层协议漏洞的DDoS攻击，其流量特征与正常流量极为相似，使得传统规则匹配方法难以有效区分。

此外，传统的机器学习检测算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）在处理高维度、海量网络流量数据时，易受到过拟合或欠拟合问题的影响。高维数据中的噪声和冗余信息不仅干扰模型训练，还可能导致模型在训练集上表现良好，而在实际测试中准确率显著下降，难以精准识别恶意流量。

针对上述挑战，本文基于AI Agent研发了一款智能化DDoS恶意流量识别系统。该系统融合机器学习与深度学习技术，能够精准识别异常流量，并提供实时防御机制。通过智能化分析与自适应优化，该系统有效提升了DDoS攻击检测的准确性和响应速度，为网络安全防护提供了更加高效、可靠的解决方案。

项目介绍

本项目是一款基于Flask和WebSocket的实时网络流量监控解决方案，集成AI Agent及机器学习算法进行DDoS攻击检测，并支持AI智能问答，为网络安全防护提供高效、智能的解决方案。

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