高分毕设：基于朴素贝叶斯和SVM的网络安全入侵检测系统

资源摘要信息:"网络安全态势感知项目介绍" 网络安全态势感知是指对网络系统中的安全风险进行实时监测、分析和预测的过程，目的是为了及时发现并应对各种潜在的安全威胁，保护网络系统的安全稳定运行。本项目是一项基于朴素贝叶斯和SVM（支持向量机）算法的双层混合网络入侵检测系统，由个人作为毕业设计完成，经过测试运行成功，并在答辩评审中获得了高分评价。 项目特点和技术细节 该项目采用了朴素贝叶斯分类算法和SVM算法相结合的方式构建了双层的入侵检测模型。朴素贝叶斯分类器是一种基于概率论的简单而又强大的分类方法，适合于处理多分类问题；而SVM是一种常用的二分类方法，在处理高维数据方面表现出色。在本项目中，这两种算法的结合能够优势互补，提高检测的准确度和效率。 项目的主要功能和应用场景 本项目的源码适用于学习和实践网络入侵检测系统的设计与实现。它不仅可以作为计算机相关专业学生的毕设、课程设计、作业使用，也适合企业员工进行网络安全的研究和开发。项目代码经过严格测试，确保能够正常运行，用户可以下载后进行学习和进一步的研究改进。 对于有一定基础的用户，本项目提供的代码也可以作为进一步开发的基础。例如，可以在现有模型的基础上加入新的特征提取方法，或是尝试其他更高级的机器学习算法，以实现更复杂的网络入侵检测功能。 使用限制和注意事项 尽管项目源码提供了良好的学习和研究价值，但作者明确指出，用户应仅将代码用于非商业性的学习和研究目的。严禁将该项目用于商业用途，以避免侵犯版权和相关法律法规。 文件结构和项目启动指南 资源压缩包文件名为"capsule-master"，用户下载解压后，应首先查看README.md文件，以获得项目启动的详细指南。该文件通常包含了项目的安装环境要求、安装步骤、配置说明以及如何运行项目的基本命令等信息，对于初次接触该项目的用户来说至关重要。 联系方式和支持 项目作者在资源描述中提到，如果用户在运行过程中遇到问题，可以私聊作者以获得帮助，甚至提供远程教学服务，确保用户能够顺利使用和理解项目源码。 总结 网络安全态势感知-基于朴素贝叶斯和SVM的双层混合网络入侵检测系统python源码是一个高质量的学术资源，不仅适用于学术研究，也适合个人学习和进阶，以及作为相关专业学生和企业员工的实践项目。通过本项目的源码，用户可以深入了解和掌握网络入侵检测系统的构建和机器学习算法的实际应用。