本人的毕业论文，水平较高，如需要源代码，可Q我 PS：由于过多的人索要，所以不再提供源码了，请自己实现，不实现也没关系，一般学校只要有论文交，答辩就讲讲ppt，不需要演示的，本人这个程序纯粹忽悠人的，不具任何实用价值

Snort是一个轻便的网络入侵检测系统，可以完成实时流量分析和对网络上的IP包登录进行测试等功能，能完成协议分析，内容查找／匹配，能用来探测多种攻击和嗅探（如缓冲区溢出、秘密断口扫描、CGI攻击、SMB嗅探、拇纹采集尝试等）。

尼德斯 支持向量机（SVM）和Navie Bayesian分类的网络入侵检测系统。 使用的语言：Python 2.7.6

论文 第一部分（第一章）：主要对网络安全的现状，以及由此引出的构建入侵检测的必要性，并对最常用的入侵检测系统Snort进行简要介绍，提出这次设计的目的。 第二部分（第二章与第三章）：对网络入侵检测技术概述，并对常用的基于Snort网络入侵检测技术进行详细分析。 第三部分（第四章）：网络入侵检测系统的配置与实现。 第四部分（第五章）：结束语。

基于网络的入侵检测系统：基于网络入侵检测系统的最后一年项目

基于数据挖掘的网络入侵检测系统---毕业论文 数据挖掘 C4.5算法 网络入侵检测

网络入侵检测系统IDS安装部署实验指导书

入侵检测系统 此回购协议包含研究论文“”的所有代码和数据集。 抽象的 ： 由于在当今世界对网络安全的强烈要求，入侵检测系统（IDS）已成为所有最新ICT系统中的必不可少的层。 IDS要求发现深度神经网络（DNN）的集成，包括发现攻击类型的不确定性和高级网络攻击的复杂性等原因。 在本文中，DNN已被用来预测对网络入侵检测系统（N-IDS）的攻击。 应用具有0.1的学习率的DNN并运行1000个纪元，并且KDDCup-'99'数据集已用于训练和对网络进行基准测试。 为了进行比较，该训练是在同一数据集上与其他几种经典机器学习算法一起完成的，并且DNN的范围为1到5。比较结果并得出结论，3层DNN具有优于其他所有经典机器的性能。学习算法。 关键字： 入侵检测，深度神经网络，机器学习，深度学习 编者： ** ， † ， †和 ‡ ∗印度Amrita Vishwa Vidyapeeth

基于LightGBM的网络入侵检测系统 网络安全 网络信息安全 APT 漏洞挖掘 安全管理

GB_T 20275-2013 信息安全技术 网络入侵检测系统技术要求和测试评价方法