毕业设计-基于预训练语言模型与深度神经网络的Web入侵检测系统

项目技术说明

基于预训练语言模型与深度神经网络的Web入侵检测系统,通过预训练模型CodeBert分词,将分词输入给BiGRU的深度学习模型训练。通过sniff函数实时捕获http流量信息,将流量信息输入给模型进行检测,模型可以检测的类别有SQL注入、XSS、序列化攻击、命令执行攻击、目录遍历攻击五种攻击。当然你也可以替换数据集做更多的类别检测。

基于django框架实现,灵活运用其模板语法进行页面实现,后端框架,jinjia2语法,ORM机制

  • 基于session会话管理,用户登录、注册等权限控制功能
  • 采用pymysql模块进行远程数据库的连接
  • 采用echarts进行数据可视化
  • 采用subprocess进行系统命令执行,操作防火墙
  • 采用 torch 框架进行模型的训练

以上为部分展示内容

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