文章总结： 毕设推广软文：介绍一套基于PyTorch与CIC-DDoS2017数据集的恶意流量检测系统源码，对比CNN、CNN-LSTM、CNN-BiLSTM三种模型实现11分类恶意流量识别，输出准确率与F1指标并绘制混淆矩阵，提供Qt与Django界面及实时流量监测功能。内容以售卖毕设源码为目的，技术描述较浅，缺乏独立深度分析与安全建议。 综合评分： 25 文章分类： 软文广告,安全工具,AI安全,网络安全

恶意流量检测系统

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2026年9月1日 11:15 贵州

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恶意流量检测系统（2w字论闻）|||恶意流量检测系统 [1]系统我这里是原版，不定期会有功能更新 [2]有Qt（简单），Django（高级）架构 数据集有2018（加密数据）和2017两种 前面高级的图片是Django，后面5张是QT界面 [火]新增动态页面，可实现在页面上进行训练测试，并加入实时流量监测功能。

本项目是一个基于深度学习的网络入侵检测系统，集成了数据处理、模型训练、模型评估与可视化分析全流程。系统使用 CIC-DDoS2017 数据集，在 PyTorch 框架下实现了 CNN、CNN-LSTM、CNN-BiLSTM 三种模型的对比实验，完成对网络流量的 11 分类（1 类正常流量 BENIGN + 10 类攻击流量）。训练阶段记录并绘制训练/验证损失曲线与准确率曲线，测试阶段输出准确率、精确率、召回率、F1-score 等评价指标并绘制混淆矩阵。此外提供基于 PyQt5 的桌面端可视化界面，支持加载测试数据、批量推理及攻击类型分布图表展示。

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