🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于python的网络流量分析与入侵检测-功能介绍
本系统是一个基于Python的网络流量分析与入侵检测系统，整体采用B/S架构进行设计，旨在为用户提供一个高效、直观的网络安全监控平台。系统后端核心逻辑由Python语言及Django框架构建，负责处理复杂的网络数据包解析、特征提取与入侵检测算法；前端界面则利用Vue.js和ElementUI组件库，为用户提供了直观、友好的操作与数据可视化交互体验；所有数据，包括流量日志、分析结果及系统配置，均存储在MySQL数据库中，确保了数据的持久化与可靠性。系统支持实时流量监控与离线数据包文件分析两种模式，其核心功能涵盖了多维度流量统计（如协议分布、流量趋势）、基于规则与机器学习的异常行为检测、以及详细的入侵事件告警与溯源。通过对网络流量的深度剖析，该系统能够有效识别如端口扫描、DDoS攻击、暴力破解等多种常见网络威胁，并实时生成告警信息，帮助网络管理员快速响应，从而保障网络环境的稳定与安全。
基于python的网络流量分析与入侵检测-选题背景意义
选题背景 随着互联网技术的飞速发展和数字化转型的深入，网络已经成为社会运转不可或缺的基础设施。但随之而来的是网络攻击手段的日趋复杂化和隐蔽化，传统的基于签名的防火墙和杀毒软件在面对零日攻击和高级持续性威胁（APT）时显得力不从心。网络流量的爆炸式增长，使得人工审计和分析变得不切实际，这就迫切需要一种能够自动、智能地分析海量流量数据并识别异常行为的解决方案。利用Python语言强大的数据处理能力和丰富的网络安全库，结合机器学习算法，构建一套自动化的网络流量分析与入侵检测系统，不仅能有效提升威胁发现的效率和准确性，也成为了当前网络安全领域一个重要的研究方向和实践课题。
选题意义 这个毕业设计项目虽然规模不大，但它还是有点实际意义的。对我们计算机专业的学生来说，它是一个很好的综合实践平台。做这个项目能把课堂上学的计算机网络、Python编程、数据库还有Web开发这些零散的知识点给串起来，真正动手去解决一个具体问题，这比单纯看书本要深刻得多。从应用角度看，这套系统能够对网络流量进行实时的监控和初步的威胁判断。对于一些小型网络环境，比如实验室或者小型企业内网，它可以作为一个轻量级的安全审计工具，帮助管理员快速发现可疑活动，比如端口扫描或者异常连接，起到一个预警作用。而且，这个系统的架构是可扩展的，后续还可以接入更复杂的检测算法或者更丰富的数据源，为将来深入研究网络安全打下一个不错的基础。
基于python的网络流量分析与入侵检测-技术选型
开发语言：Java+Python（两个版本都支持） 后端框架：Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+HTML 数据库：MySQL 系统架构：B/S 开发工具：IDEA（Java的）或者PyCharm（Python的）
基于python的网络流量分析与入侵检测-视频展示
基于python的网络流量分析与入侵检测-图片展示
基于python的网络流量分析与入侵检测-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
def process_pcap_with_spark(pcap_file_path):
spark = SparkSession.builder.appName("NetworkTrafficAnalysis").getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
lines = sc.textFile(pcap_file_path)
parsed_packets = lines.map(lambda line: line.split(','))
features = parsed_packets.map(lambda pkt: (pkt[0], pkt[1], int(pkt[2]), pkt[3], int(pkt[4])))
src_ip_counts = features.map(lambda x: (x[0], 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
potential_scanners = src_ip_counts.filter(lambda x: x[1] > 1000)
dst_port_counts = features.map(lambda x: (x[1], 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
popular_ports = dst_port_counts.sortBy(lambda x: x[1], ascending=False).take(10)
total_bytes = features.map(lambda x: x[4]).reduce(lambda a, b: a + b)
analysis_results = {
"potential_scanners": potential_scanners.collect(),
"popular_ports": popular_ports,
"total_bytes_analyzed": total_bytes
}
spark.stop()
return analysis_results
def extract_flow_features(packet_list):
if not packet_list:
return None
flow_features = {}
total_packets = len(packet_list)
total_bytes = sum(pkt['size'] for pkt in packet_list)
flow_features['total_packets'] = total_packets
flow_features['total_bytes'] = total_bytes
start_time = packet_list[0]['timestamp']
end_time = packet_list[-1]['timestamp']
flow_features['duration'] = end_time - start_time
packet_sizes = [pkt['size'] for pkt in packet_list]
flow_features['min_pkt_size'] = min(packet_sizes)
flow_features['max_pkt_size'] = max(packet_sizes)
flow_features['avg_pkt_size'] = total_bytes / total_packets if total_packets else 0
variance = sum((size - flow_features['avg_pkt_size']) ** 2 for size in packet_sizes)
flow_features['std_pkt_size'] = (variance / total_packets) ** 0.5 if total_packets else 0
src_to_dst_packets = sum(1 for pkt in packet_list if pkt['direction'] == 'forward')
dst_to_src_packets = total_packets - src_to_dst_packets
flow_features['src_to_dst_ratio'] = src_to_dst_packets / dst_to_src_packets if dst_to_src_packets else float('inf')
syn_count = sum(1 for pkt in packet_list if pkt.get('flags') and 'S' in pkt['flags'])
flow_features['syn_count'] = syn_count
return flow_features
def detect_intrusion(features):
if not features:
return {'label': 'benign', 'confidence': 1.0}
risk_score = 0
reasons = []
if features.get('syn_count', 0) > features.get('total_packets', 1) * 0.8:
risk_score += 40
reasons.append("High SYN packet ratio, possible port scan.")
if features.get('duration', 0) > 60 and features.get('avg_pkt_size', 0) < 100:
risk_score += 30
reasons.append("Long duration with small packets, possible slow-scan attack.")
if features.get('src_to_dst_ratio', 1) > 10 or features.get('src_to_dst_ratio', 1) < 0.1:
risk_score += 20
reasons.append("Highly asymmetric traffic, possible data exfiltration or one-way attack.")
if features.get('total_bytes', 0) > 500 * 1024 * 1024:
risk_score += 10
reasons.append("Large data volume transfer detected.")
if risk_score >= 50:
label = 'malicious'
elif risk_score >= 20:
label = 'suspicious'
else:
label = 'benign'
confidence = min(risk_score / 100.0, 1.0) if label != 'benign' else 1.0 - (risk_score / 100.0)
return {'label': label, 'confidence': confidence, 'risk_score': risk_score, 'reasons': reasons}
基于python的网络流量分析与入侵检测-结语
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