mazameer/Hybrid-AI-Based-Real-Time-Intrusion-Detection-and-Threat-Intelligence-System
GitHub: mazameer/Hybrid-AI-Based-Real-Time-Intrusion-Detection-and-Threat-Intelligence-System
一个结合机器学习与深度学习技术的实时入侵检测系统，用于监控网络流量并自动识别和分类各类恶意攻击行为。
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# 基于混合 AI 的实时入侵检测与威胁情报系统
## 概述
本项目是一个基于 AI 的入侵检测系统，可实时监控网络流量并识别恶意活动，例如 DoS 攻击、扫描和可疑行为。
## 功能特性
- 实时网络流量监控
- 基于机器学习的攻击检测
- 攻击分类（DoS、扫描、可疑）
- IP 封禁机制
- 仪表盘可视化
## 技术栈
- Python
- 机器学习（Random Forest、Deep Learning）
- Flask
- HTML、CSS（前端）
- SQLite
## 项目结构
- backend/ → 核心逻辑与 ML 模型
- frontend/ → 仪表盘 UI
- attack_simulator.py → 模拟攻击
## 如何运行
```
pip install -r requirements.txt
python backend/app.py
python backend/attack_simulator.py
```
标签：AI安全, Apex, Chat Copilot, DDoS攻击检测, Flask, IP 地址批量处理, IP封禁, Python, SQLite, Web安全, 入侵检测系统, 多模态安全, 威胁情报, 安全仪表盘, 安全数据湖, 密码管理, 开发者工具, 异常检测, 恶意活动识别, 插件系统, 无后门, 机器学习, 深度学习, 混合AI, 端口扫描检测, 网络安全, 网络流量分析, 蓝队分析, 逆向工具, 随机森林, 隐私保护