题目:基于卷积神经网络的网络异常流量检测系统.

描述: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
类型:远程
总价:1500
工期:20天
申请订单

3D数据可视化

描述:⑤功能要求:实现效果:使用高德地图+antv/L7实现,获取建筑、设备与管网数据并做处理(渲染需要的格式、后续联动所需),处理完成渲染到地图上,管网、设备、以及建筑,设备与管网可筛选,点击设备管网展示其信息,管网实现流动效果、设备增加报警效果。1.3D可视化界面设计: 设计直观、美观的3D地图展示和燃气数据可视化界面。2.数据采集与处理: 实现数据的实时采集、处理和存储,确保数据的及时性和准确性。3.用户权限管理: 设计灵活的用户权限管理系统,确保数据的安全性和隐私保护。4.响应式设计与性能优化: 实现界面的响应式设计,适配不同终端设备,并对系统进行性能优化,提升用户体验1.需求分析与功能设计: 调研燃气行业数据监测的需求,设计平台功能模块和界面。2.前端界面设计与开发: 设计大屏可视化界面,包括3D地图展示、数据图表、实时监测等。3.后端数据处理与存储: 实现数据的采集、处理和存储,确保数据的准确性和完整性。4.数据可视化与分析: 实现数据的可视化展示和分析功能,包括燃气管道监测、压力数据分析等。5.用户权限管理与交互功能: 设计用户权限管理系统,实现用户登录、数据查询、报警通知等功能。6.系统性能优化与测试: 对系统进行性能优化和全面测试,确保系统的稳定性和可靠性。7.上线部署与维护: 将平台部署到线上环境,进行上线发布,并进行后续的系统维护和更新。
类型:远程
总价:2000
工期:五一
申请订单
申请订单
意见反馈