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基于机器学习算法的端口扫描检测可视化系统毕业设计

1. 背景介绍

随着互联网的快速发展，网络攻击成为网络安全面临的最大威胁之一。端口扫描（Port Scanning）作为一种常见的网络攻击行为，被广泛用于探测目标系统的开放端口，攻击者通常通过这种方式为进一步的攻击（如远程登录、拒绝服务攻击等）提供信息。因此，及时检测和防范端口扫描攻击是确保网络安全的关键任务之一。

传统的端口扫描检测方法多依赖于基于规则的检测系统，如防火墙和入侵检测系统（IDS）。然而，这些方法对于新的、未见过的攻击往往难以应对。随着机器学习技术的发展，基于机器学习的入侵检测系统能够通过从大量网络流量中自动学习攻击行为的特征，从而提高对新型攻击的识别能力。

本设计的目标是通过机器学习算法（如支持向量机SVM、随机森林、K近邻等）对网络流量进行分类，实现端口扫描行为的检测，并通过可视化技术呈现检测结果，为安全运维人员提供有效的决策支持。

2. 实现原理

2.1 端口扫描的特点

端口扫描通常具有以下特点：

• 高频次的连接尝试：攻击者对目标主机的多个端口进行扫描，短时间内会产生大量的连接请求。
• 特征化行为：不同的端口扫描工具（如Nmap、Masscan等）有其独特的扫描模式，且每种工具可能会在特定的网络协议上表现出特有的行为特征。

2.2 机器学习检测原理

本系统使用机器学习模型对网络流量进行分类，主要过程包括：

1. 特征提取：从网络流量中提取有助于区分正常流量和端口扫描行为的特征，如连接的端口数、连接的IP数、连接持续时间等。
2. 模型训练：使用标注数据集（包含正常流量和端口扫描流量），训练机器学习模型。常用算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、K近邻（KNN）等。
3. 模型预测：使用训练好的模型对实时流量进行预测，识别是否为端口扫描行为。
4. 可视化展示：通过图表展示检测结果，如攻击行为频次、流量变化趋势等。

2.3 数据集与特征选择

本系统使用公开的网络流量数据集（如NSL-KDD或CICIDS）