基于深度学习的轻量级入侵检测系统，基于SDN网络构建的深度学习流量可视化分析入侵检测系统

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基于深度学习的轻量级入侵检测系统，基于SDN网络构建的深度学习流量可视化分析入侵检测系统

一个基于深度学习的轻量级入侵检测系统，集成了先进的机器学习算法、AI智能分析和实时网络监控功能。系统采用现代化的Web界面，提供高效、精准的网络威胁检测和智能化的安全分析能力，特别适用于中小型网络环境的实时安全防护。

系统特点核心技术

• 深度学习: 基于深度神经网络的智能威胁检测
• 轻量级架构: 优化的算法设计，低资源消耗
• 机器学习: 集成随机森林、SVM等多种算法
• AI分析: 集成DeepSeek API进行智能安全分析
• 实时监控: 毫秒级的网络流量监控和分析
  

数据处理

• CICIDS2017支持: 完整支持CICIDS2017数据集
• 深度特征学习: 自动学习网络流量深层特征
• 智能数据预处理: 自动数据清洗、标准化和增强
• 跨平台兼容: 支持Windows、Linux、Mac系统
• 轻量级存储: 优化的数据存储格式，减少磁盘占用
  

用户界面

• 现代化设计: 基于Vue.js的响应式Web界面
• 实时可视化: 动态图表和实时数据更新
• 系统监控: 集成CPU、内存、网络使用监控
• 交互式分析: 支持AI对话和智能分析
  

安全功能

• 深度学习检测: 基于深度神经网络的精准攻击识别
• 轻量级响应: 快速、低延迟的威胁响应机制
• 智能威胁分析: AI驱动的威胁情报分析和预测
• 自适应学习: 持续学习新威胁模式，提升检测能力
• 完整审计: 详细的攻击日志和安全事件记录
  

主要功能1. 网络监控

• 实时流量监控和分析
• 网络拓扑可视化
• 设备负载监控
• 异常流量检测
  

2. 深度学习检测

• 基于深度神经网络的智能攻击识别
• 支持DDoS、SQL注入、XSS等多种攻击类型
• 实时告警和智能通知
• 攻击模式分析和趋势预测
• 自适应模型更新和优化
  

3. AI分析

• 智能攻击事件分析
• 威胁情报集成
• 防护建议生成
• 自然语言交互
  

4. 系统管理

• 实时系统资源监控
• 性能指标统计
• 配置管理界面
• 日志查看和分析
  

技术架构前端技术栈

• Vue.js: 现代化的前端框架
• Element UI: 组件库
• ECharts: 数据可视化
• WebSocket: 实时通信
  

后端技术栈

• Python: 主要开发语言
• Flask: 轻量级Web框架
• TensorFlow/PyTorch: 深度学习框架
• Scikit-learn: 机器学习库
• NumPy/Pandas: 数据处理库
  

数据存储

• CSV: 数据集存储
• JSON: 配置和日志
• HDF5: 高效模型存储
• Redis: 高性能缓存
• SQLite: 轻量级数据库
  

系统要求推荐环境

• 操作系统: Ubuntu 20.04 LTS
• Python版本: 3.8+
• Node.js版本: 14+
• 内存要求: 4GB RAM
• 存储空间: 至少10GB可用空间
• GPU: NVIDIA GPU (可选，用于加速深度学习)
  

最低要求

• 操作系统: Linux (Ubuntu 18.04+ / CentOS 7+)
• Python版本: 3.7+
• Node.js版本: 12+
• 内存要求: 4GB RAM
• 存储空间: 5GB可用空间
• CPU: 支持AVX指令集
  

快速开始1. 环境准备

1. # 克隆项目
   
2. 
   
3. # 安装Python依赖
   
4. pip install -r requirements-minimal.txt
   
5. 
   
6. # 安装Node.js依赖
   
7. cd ui && npm install && cd ..

复制代码

2. 配置DeepSeek API（必需）

1. # 编辑配置文件
   
2. vim ~/.bashrc
   
3. 
   
4. # 在文件末尾添加以下内容
   
5. export DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key_here
   
6. export DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com
   
7. 
   
8. # 保存并退出: 按 ESC，输入 :wq 回车
   
9. # 重新加载配置
   
10. source ~/.bashrc

复制代码

3. 启动服务

方式1: 使用启动脚本（推荐）

1. chmod +x start.sh
   
2. ./start.sh

复制代码

方式2: 手动启动

1. # 终端1 - 启动后端
   
2. cd system/APILayer
   
3. python app.py
   
4. 
   
5. # 终端2 - 启动前端
   
6. cd ui
   
7. npm start

复制代码

4. 访问系统

• 前端界面: http://localhost:3000
• API接口: http://localhost:5000
  

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