基于cnn的入侵检测系统

基于CNN的入侵检测系统是一种利用卷积神经网络来实现攻击行为检测的方法。该系统的输入为关联的特征，输出为对应的攻击行为。下面是该系统的实现步骤：

1. 数据预处理：将数据集处理成二维矩阵，并进行归一化处理，以便于CNN模型的训练。

2. CNN模型的构建：使用卷积层、池化层和全连接层构建CNN模型，对数据进行特征提取和分类。

3. 模型训练：使用训练集对CNN模型进行训练，并使用验证集进行模型的调优。

4. 模型评估：使用测试集对训练好的CNN模型进行评估，计算模型的准确率、召回率和F1值等指标。

5. 系统搭建：使用FLASK框架作为后端web框架搭建一个前后端分离的入侵检测系统，将训练好的CNN模型部署到系统中，实现对网络流量的实时检测和分析。