目录1 绪论1.1 研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1网络入侵检测研究现状1.2.2 不平衡数据集分类研究现状1.3研究内容2 相关技术及理论2.1网络入侵检测2.2 分类方法及相关概念2.2.1 入侵检测算法2.2.2 深度学习2.3 卷积神经网络2.1.1卷积层2.1.2池化层以及全连接2.4 预处理3.1.1 BBPE分词3.1.2 Word2Vec词嵌入2.5 注意力机制3.1.1 Transformer3.1.2 BERT2.6 融合卷积神经网络和BiGRU的网络入侵检测模型3 数据处理3.1数据预处理3.1.1非数值型特征转化及归一化处理3.1.2融合ADASYN和RENN的混合采样方法3.1.3特征选择算法3.2模型结构4 实验结果与分析4.1实验设置4.2数据集及评价标准4.3实验结果与分析4.3.1特征选择分析实验4.3.2 SRFCNN模块个数对比实验4.3.3单一模型与混合模型对比实验4.3.4不同特征选择方法对比实验4.3.5不同采样方法对比实验4.3.6不同池化方式对比实验4.3.7 性能分析与对比实验5 系统实现5.1 入侵检测模块5.2 检测结果展示5.2 网络流量5.3 系统功能管理6 结论与展望6.1 结论6.2 展望致谢语参考文献项目介绍本项目聚焦复杂网络环境下流量特征冗余、样本不平衡导致入侵检测准确率偏低的问题设计并实现一款融合CNN与BiGRU的网络流量分析与入侵检测系统。系统以深度学习算法为核心通过RFP特征选择算法剔除冗余特征依托ADRDB混合采样算法优化不平衡数据集结合SRFCNN模块提取流量空间特征、BiGRU捕捉时序特征实现对多类型网络攻击的精准识别。基于UNSW-NB15数据集完成模型训练与验证有效提升模型检测精度与泛化能力。同时搭建可视化Web管理平台集成流量监控、攻击识别、结果展示、数据管理等功能可直观呈现网络流量状态、攻击类型分布与模型训练效果兼顾算法性能与实际应用价值能够有效适配当下复杂的网络安全防护场景。开发环境开发语言Python 3.8深度学习框架TensorFlowWeb前端框架Layui数据处理框架Scikit-learn、NumPy、Pandas可视化工具Matplotlib、Seaborn系统架构B/S 架构开发工具PyCharm硬件环境Intel Core i7-7700HQ CPU、16GB RAM、GTX 1050 4GB GPU运行环境Windows 64位系统、Python3.8及以上系统实现网络流量分析与入侵检测系统。系统主要包含四个功能模块1) 系统管理数据模块用于管理初始数据、训练集和测试集2) 网络流量监控模块用于分析协议类型特征和网络服务类型特征3) 检测结果可视化模块展示网络连接状态特征和攻击类型分析4) 入侵检测模块包含CNN模型结构展示、训练损失函数分析和IDS测试功能。系统采用现代化的Web界面设计使用Layui框架实现具有良好的用户交互体验。图 5-1 模型结果论文参考
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