计算机毕业设计Python+大模型流量安全检测系统 信息安全 #计算机毕业设计 #大数据毕业设计 #大模型 #深度学习 #Python毕业设计 流量安全检测系统 网站具有安全检测与安全防护两大功能块,细化目前安全检测有端口异常监测,风险IP监测,服务器访问量等;安全防护目前正在完善中,具有入侵防御,DDos防护,黑白名单等; 识别并告警危险ip或动作,我们设置了一个危险特征库,库里有已公布的危险特征信息,每条流量都会进行匹配,一旦出现与特征库吻合信息,系统就会将此信息标红警告;首先看到的是我们的系统登陆界面,密码传输采用MD5加密,确保敏感信息传输的安全性;用户名密码输入无误登录后,系统自动获取登录者IP信息并记录到登录日志。 背景 A. 系统名称:基于流量的安全检测分析平台 B. 该系统主要用安全防护,筛选出有威胁的流量加以控制 C. 网络安全形式日趋复杂,信息泄露时有发生,做好网络安全检测与控制尤为重要; 进入首页后,页面展示了系统访问次数,设备数量,站点数量,告警信息数量等信息;表格滚动展示登录日志详细信息;底部以折线统计图形式展示服务器访问量排行以及攻击类型统计排行情况,管理员可直观的获取到系统概要信息。 点击导航栏流量监控大屏后,跳转至大屏界面,大屏中清晰直观的展示了各类流量检测结果统计数据,使得管理人员更清晰直观的对内部网络安全态势及事件进行监控与管理,后面我们将对其进行深度优化,使得流量分析更直观,更具体。 点击导航栏日志信息,页面目前显示告警日志,直观展示五元组信息,可对日志进行查询操作。 点击导航栏中安全检测的端口异常检测后,跳转至检测界面,检测原理主要根据服务器敏感端口,比如21号FTP,22号SSH,23号Telnet,3306mysql数据库等端口服务,像木马外连,异常访问端口等情况进行检测。我们使用线程来模拟流量数据,点击开始检测后,所有数据流量都在右侧栏进行展示,当检测到异常流量后,会在左侧栏进行展示,并记录到端口异常连接告警日志并可对其进行阻断。 点击导航栏风险IP检测,该功能通过用户流量信息与特征库数据进行匹配,显示分险IP的攻击名称、IP归属地等主要信息;方便管理员对其定位,判断非误报情况后,可点击阻断按钮对其进行阻断;点击后将加入黑名单。下面以饼状图形式对各类攻击类型的数量进行展示。 点击导航栏安全检测中的服务器访问数,展示服务器访问数量排行情况,以柱状图形式对其展示。
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【计算机毕业设计实战】基于深度学习的电影推荐系统设计与实现 关注+点赞+收藏后台私信领取资料 S014【基于深度学习的电影推荐系统设计与实现】计算机毕业设计-人工智能-深度学习-实战教学 本系统是一个基于深度学习的智能电影推荐平台,通过融合协同过滤算法与AI分析技术,为用户提供个性化、精准的电影推荐服务。系统采用Flask框架构建Web应用,结合TensorFlow深度学习模型和OpenAI API,实现了从数据采集、清洗处理到智能推荐的完整功能链路。 1.用户管理功能 支持新用户创建账户,包括用户名、密码、性别和年龄信息设置, 用户登录后验证用户凭据并建立会话,支持后续个性化功能访问,维护用户基本资料和头像设置。 2.电影数据功能 电影列表展示分页显示电影信息,支持搜索和筛选功能,电影详情展示电影完整信息,包括评分、评论和主演等,支持按电影名称进行关键词搜索和模糊匹配。 3.交互功能 电影收藏:用户可以将喜爱的电影添加到个人收藏列表。 评论系统:用户可对电影发表评论并查看他人评论。 收藏列表管理:查看和管理个人收藏的电影。 用户行为记录:追踪用户与电影的交互历史。 3.推荐系统功能 深度学习推荐模型:基于TensorFlow构建的混合推荐算法。 AI增强型智能推荐:利用OpenAI API提供的语义分析生成推荐。 协同过滤:基于用户行为相似度进行推荐。 内容推荐:分析电影特征生成推荐结果。 后台异步推荐:用户登录后在后台自动生成个性化推荐。 4. 数据处理功能 数据清洗与预处理:标准化电影数据格式和结构。 特征提取:从电影标题、类型等信息中提取关键特征。 数据向量化:将文本和分类数据转换为模型可处理的向量形式。 数据导入导出:支持CSV数据导入和数据库操作。#编程
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