98分CNN+LSTM网络流量检测系统python源码

资源摘要信息:"本项目提供了一个基于深度学习技术CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）的网络流量检测系统的完整Python源码。该系统是一个高级课程设计或期末大作业的项目，适用于计算机科学与技术、网络工程等相关专业的学生，以及需要进行项目实战练习的学习者。 网络流量检测系统的目标是监控网络数据流并识别出异常行为或攻击，这对于网络安全来说至关重要。传统的网络流量分析方法依赖于手工制定的规则，而基于深度学习的方法能够自动从数据中学习特征，并对流量进行分类。 CNN在图像处理领域表现出色，而将其应用于网络流量检测，CNN可以提取出网络数据包的时间序列特征，这些特征对于区分不同类型的网络流量至关重要。LSTM作为一种特殊的循环神经网络(RNN)，擅长处理序列数据，能够记忆长期依赖信息，适用于分析网络流量的时间序列特征。 结合CNN和LSTM的网络流量检测系统，可以更有效地学习和分析网络数据包的时空特征，从而提高流量分类和异常检测的准确性。该项目的Python源码可能包括了数据预处理、模型构建、训练与评估等关键步骤，这对于学生理解深度学习模型的设计和应用具有很高的教育价值。 项目的标签“cnn lstm python”和“LSTM的网络流量检测系统”、“CNN的网络流量检测系统”强调了该项目的核心技术，也揭示了项目的主要目标和应用场景。标签中的关键词为学习者提供了搜索该资源的关键词，便于他们定位和获取该资源。 压缩包文件的名称“traffic_identification-main”揭示了该项目的主要功能——网络流量识别。文件名中的“main”可能表示这是一个主项目目录或主程序入口，表明用户可以从这个入口开始理解和运行整个网络流量检测系统。"