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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。
主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。
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信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！
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介绍资料
CNN-BiLSTM混合神经网络+LLM大模型+智能体AI分析的网络入侵检测系统》毕业设计任务书
一、课题基本信息
表格
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 课题名称 | CNN-BiLSTM混合神经网络+LLM大模型+智能体AI分析的网络入侵检测系统 |
| 学生姓名 | XXX |
| 指导教师 | XXX |
| 所属专业 | 网络空间安全 / 计算机科学与技术 / 信息安全 |
| 完成周期 | 16周 |
| 核心技术栈 | Python、PyTorch、CNN-BiLSTM混合神经网络、LangChain、LLM大模型、AI智能体、Scapy、NSL-KDD数据集、FastAPI、Vue3 |
二、课题背景与任务目的
随着5G、工业互联网与云服务的大规模普及，网络攻击呈现出攻击样本碎片化、攻击类型变种快、隐蔽性不断提升的特征。传统基于规则匹配的入侵检测系统存在高误报率、未知攻击识别能力弱、攻击溯源分析效率低等痛点，已经无法适配当前复杂的网络安全防护需求。
本课题将CNN-BiLSTM混合神经网络的局部特征提取与时序特征捕捉能力，和LLM大模型的自然语言推理、安全知识泛化能力相结合，引入AI智能体实现自动化流量采集、模型推理、告警研判与响应建议生成，最终构建一套低误报、高泛化、可自动分析的智能网络入侵检测系统。课题完成后可显著提升复杂网络环境下的入侵识别准确率，为网络安全运维场景提供智能化的落地支撑。
三、课题主要研究内容
- 网络流量数据集预处理：完成NSL-KDD等主流入侵检测数据集的清洗、特征编码、归一化处理，构建适配混合神经网络输入的标准化数据集，同时支持实时网络流量的抓包解析与特征提取。
- CNN-BiLSTM混合神经网络模型构建：利用CNN提取网络流量包的局部空间特征，通过BiLSTM捕捉流量序列的前后时序关联特征，完成对DoS、R2L、U2R、Probe等常见入侵行为的初筛分类。
- LLM大模型安全分析模块开发：基于LangChain框架接入开源大模型，构建网络安全专属知识库，对混合神经网络输出的疑似告警结果进行二次研判，降低系统整体误报率。
- AI智能体自动化调度模块实现：设计具备流量采集智能体、检测推理智能体、告警分析智能体、响应建议智能体的多智能体协作架构，实现从流量捕获到分析输出的全流程自动化运行。
- 可视化交互系统开发：基于FastAPI搭建后端服务，搭配Vue3开发前端可视化界面，实现流量实时展示、攻击告警看板、攻击溯源报告生成、防护建议推送等核心功能。
四、进度安排（16周）
表格
| 周数 | 任务内容 |
|---|---|
| 第1-2周 | 完成文献调研，撰写开题报告，明确系统整体技术路线与功能边界 |
| 第3-4周 | 完成数据集下载、清洗与特征工程工作，搭建基础实验环境 |
| 第5-7周 | 实现CNN-BiLSTM混合神经网络模型，完成模型训练与基础性能调优 |
| 第8-10周 | 接入LLM大模型与LangChain框架，完成安全知识库构建与告警研判模块开发 |
| 第11-12周 | 开发多AI智能体调度模块，实现各子模块的协同运行 |
| 第13-14周 | 完成前后端可视化系统开发，开展系统整体联调与对比实验 |
| 第15周 | 整理实验数据，撰写毕业论文，完成系统功能优化与测试 |
| 第16周 | 准备毕业设计答辩材料，完成最终答辩 |
五、预期成果与验收标准
- 完成可稳定运行的《CNN-BiLSTM混合神经网络+LLM大模型+智能体AI分析的网络入侵检测系统》一套，支持离线数据集检测与实时流量抓包检测两种运行模式。
- 系统在NSL-KDD测试集上的入侵检测准确率不低于97%，误报率低于3%，对未知变种攻击的识别能力相比传统单一CNN模型提升15%以上。
- 输出完整的毕业设计论文1份、系统源代码包1份、系统操作说明文档1份。
- 系统支持自动生成结构化的入侵分析报告，包含攻击类型判定、风险等级评估、溯源路径分析与针对性防护建议。
运行截图
推荐项目
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源码获取方式
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