计算机毕业设计Python深度学习网络入侵检测系统 信息安全 网络安全 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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介绍资料

《Python深度学习网络入侵检测系统》任务书

一、任务基本信息

1. 任务名称：基于Python深度学习的网络入侵检测系统研发
2. 任务来源：
   • 学校/企业科研项目（如：XX大学信息安全创新基金/XX企业网络安全技术攻关项目）
   • 学科竞赛需求（如：全国大学生信息安全竞赛/CCF-BDCI大数据竞赛）
3. 任务周期：202X年XX月XX日—202X年XX月XX日
4. 任务负责人：XXX（学号/工号：XXX）
5. 指导教师：XXX（职称/职务：XXX）

二、任务背景与目标

2.1 背景分析

• 网络安全威胁现状：
  • 全球网络攻击年增长率超30%，APT攻击、勒索软件、DDoS攻击频发。
  • 传统IDS（如Snort）依赖规则库，对未知威胁检测率不足60%，误报率高达25%。
• 技术需求：
  • 深度学习可自动提取流量特征，但对加密流量、时序依赖建模能力不足。
  • 现有模型（如LSTM、CNN）在复杂攻击场景下存在特征冗余、训练效率低等问题。

2.2 任务目标

1. 技术目标：
   • 构建基于CNN-Transformer耦合的混合神经网络模型（STAC-Net），提升对加密流量、复合攻击的检测能力。
   • 开发对抗样本防御机制，模型在FGSM攻击下的鲁棒性评分（RS）≥0.85。
2. 性能目标：
   • 在CIC-IDS2017数据集上实现检测准确率≥98%，误报率≤5%。
   • 单次推理延迟≤20ms，支持每秒处理流量。
3. 应用目标：
   • 开发可部署的入侵检测系统，支持边缘设备与云端协同工作。

三、任务内容与要求

3.1 核心任务

1. 数据预处理模块：
   • 清洗NSL-KDD、CIC-IDS2017等数据集，处理缺失值、异常值。
   • 将流量数据转换为时序图结构（节点：IP/端口，边：流量交互）。
2. 深度学习模型开发：
   • 设计CNN-Transformer耦合架构，CNN层提取空间特征，Transformer层建模时序依赖。
   • 集成注意力机制（Attention），对关键特征进行加权。
3. 对抗样本防御：
   • 基于GAN生成对抗流量样本，构建包含FGSM、PGD攻击的训练集。
   • 开发对抗训练模块，提升模型鲁棒性。
4. 系统部署与优化：
   • 使用TensorRT对模型进行量化与剪枝，降低推理延迟。
   • 开发Flask+Nginx的API服务框架，支持边缘设备与云端协同。

3.2 技术要求

1. 开发语言：Python 3.8+，使用PyTorch、TensorFlow等深度学习框架。
2. 数据集要求：
   • 训练集：CIC-IDS2017（含正常流量及7类攻击）。
   • 测试集：自定义对抗样本集（含10%对抗流量）。
3. 性能指标：
   • 检测准确率（Accuracy）≥98%
   • 误报率（FPR）≤5%
   • 推理延迟（Latency）≤20ms
4. 安全要求：
   • 模型对FGSM攻击的鲁棒性评分（RS）≥0.85
   • 系统支持TLS 1.3加密流量检测

四、任务分工与进度安排

4.1 任务分工

成员姓名	任务内容	交付成果
张三	数据预处理、特征工程	清洗后的数据集、特征编码方案
李四	模型架构设计、CNN-Transformer耦合模型开发	模型代码、训练日志
王五	对抗样本生成、防御机制开发	对抗样本库、对抗训练代码
赵六	系统部署、性能优化、API开发	部署文档、性能测试报告

4.2 进度安排

阶段	时间	任务内容	交付物
需求分析	202X.XX.XX	调研现有IDS系统，分析技术瓶颈	需求分析报告
数据准备	202X.XX.XX	清洗数据集，构建对抗样本库	清洗后的数据集、对抗样本库
模型开发	202X.XX.XX	完成CNN-Transformer耦合模型训练，优化超参数	模型代码、训练日志
系统集成	202X.XX.XX	开发API服务，实现边云协同部署	系统部署文档、API接口文档
测试验证	202X.XX.XX	在模拟环境与真实网络中测试系统性能，优化误报率与检测率	测试报告、优化方案
论文撰写	202X.XX.XX	完成开题报告、中期报告、毕业论文	论文文档

五、预期成果

1. 技术成果：
   • 开发基于CNN-Transformer的入侵检测模型（STAC-Net），在CIC-IDS2017数据集上实现检测准确率≥98%。
   • 构建包含FGSM、PGD攻击的对抗样本库，模型鲁棒性评分（RS）≥0.85。
2. 系统成果：
   • 开发轻量化入侵检测系统，支持边缘设备与云端协同，推理延迟≤20ms。
   • 提交系统部署文档、API接口文档及用户手册。
3. 论文成果：
   • 发表CCF-C类及以上论文1篇（如：《基于时空注意力耦合的网络入侵检测》）。
   • 提交开题报告、中期检查报告、毕业论文。

六、资源需求

1. 硬件资源：
   • 服务器：NVIDIA A100 GPU ×2，CPU：Intel Xeon 8380 ×2，内存：256GB
   • 边缘设备：NVIDIA Jetson AGX Orin ×5
2. 软件资源：
   • 操作系统：Ubuntu 22.04 LTS
   • 开发框架：PyTorch 2.0、TensorRT 8.5、Flask 2.3
   • 工具：Wireshark、Scapy、Metasploit
3. 数据资源：
   • CIC-IDS2017数据集、自定义对抗样本库

七、风险评估与应对措施

风险类型	风险描述	应对措施
技术风险	模型对加密流量检测效果差	引入SSL/TLS解密模块，结合流特征与内容特征进行检测
数据风险	数据集标注不准确导致模型偏差	采用半监督学习方法，结合少量标注数据与大量未标注数据进行训练
部署风险	边缘设备算力不足导致推理延迟高	采用模型量化、剪枝技术，优化TensorRT部署方案
安全风险	对抗样本攻击导致模型失效	集成对抗训练模块，定期更新对抗样本库

八、验收标准

1. 技术指标：
   • 检测准确率≥98%，误报率≤5%，推理延迟≤20ms。
   • 模型对FGSM攻击的鲁棒性评分（RS）≥0.85。
2. 系统功能：
   • 支持边缘设备与云端协同部署，提供RESTful API接口。
   • 支持实时流量检测、历史记录查询、告警通知功能。
3. 文档要求：
   • 提交完整的系统设计文档、测试报告、用户手册及论文。

任务负责人（签字）：
指导教师（签字）：
日期： 202X年XX月XX日

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备注：本任务书需经指导教师审核通过后生效，任务执行过程中如需调整，需重新提交变更申请。

运行截图

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