题目：基于卷积神经网络的网络异常流量检测系统.

题目：基于卷积神经网络的网络异常流量检测系统.

数据采集与预处理：设计和实现网络流量数据的采集方案，从实际网络环境中获取流量数据。对采集到的网络流量数据进行预处理，包括数据清洗、去除噪声、标准化等操作，以提高后续处理的效果。

卷积神经网络模型设计与训练：设计基于卷积神经网络（CNN）的异常流量检测模型结构，包括卷积层、池化层、全连接层等。利用已经预处理好的网络流量数据，对设计的CNN模型进行训练和优化，以提高模型对异常流量的检测能力。

系统实现与集成：开发网络异常流量检测系统的各个模块，包括数据采集模块、预处理模块、CNN模型训练模块等。将各个模块进行集成，搭建完整的网络异常流量检测系统，确保各模块之间的协同工作和数据流畅。

功能测试与性能评估：对设计实现的网络异常流量检测系统进行功能测试，验证系统的各项功能是否正常。进行系统的性能评估，包括模型的准确率、召回率、处理速度等指标，以评估系统的性能优劣。
结果分析与改进：分析系统在实际环境中的应用效果，探讨系统在异常流量检测方面的优缺点和改进空间。根据实际测试结果，对系统进行优化和改进，提高系统的稳定性和性能，以满足实际应用需求。
通过以上工作内容，本课题旨在设计并实现一种高效、准确的基于卷积神经网络的网络异常流量检测系统，以提高网络安全防护能力，保障网络和相关数据的安全。



上述为我在前期和中期报告中所书写的内容，你作为参考
我接下来的需求是：需要完成该系统，在该系统中需要可视化界面、数据预处理部分、数据存储部分、流量分析部分等，需要完成全部代码，
文档中可以进行适当的功能删改，每一周和我说两次进度，在5月10号前完成。


https://github.com/munhouiani/Deep-Packet 这个是我上网找的开源数据集