毕设网毕设选题大全 · 成品源码
首页 / 选题库 / py-193

基于 PyTorch 的网络日志分析与异常检测系统设计与实现

PythonPyTorchDjangoMySQL

专业方向:网络工程 / 计算机科学与技术 · 类型:深度学习 · 预计 18 人日

一、选题背景

网络日志量大,入侵与异常行为靠规则匹配,误报漏报多。

二、设计目的与意义

对日志做特征提取与异常检测模型训练,输出异常评分与可疑行为清单。

三、主要任务与内容

普通用户

  • 查看异常事件清单
  • 查看事件详情与处置记录

管理员

  • 日志接入与解析规则
  • 模型与阈值配置
  • 处置记录与复核
  • 检测统计导出

四、技术要求

  • 数据集构建、标注与数据增强
  • CNN / 迁移学习模型的训练、验证与评估(准确率、混淆矩阵)
  • 模型推理接口与图片上传处理(Pillow / OpenCV)
  • 模型版本管理与识别记录留档

五、运行环境

语言 / 框架Python 3.8+、Django 4.2 / Flask
数据库MySQL 5.7 及以上
前端Bootstrap 5 或 Vue3
开发工具PyCharm / VS Code

六、进度安排(16 周)

第 1–2 周选题与调研,完成开题报告
第 3–4 周需求分析与系统总体设计
第 5–6 周数据库设计与原型页面
第 7–9 周核心功能模块开发
第 10–11 周扩展功能与前后端联调
第 12–13 周系统测试与缺陷修复
第 14–15 周撰写论文初稿
第 16 周论文修改、定稿与答辩准备

七、预期成果

  • 系统源码(可运行)
  • 数据库脚本与演示数据
  • 毕业设计任务书
  • 开题报告
  • 毕业论文
  • 系统使用说明

八、特色与难点

日志样本不均衡与误报控制;日志解析的兼容性。

需要现成项目?

成品库里有已完成的源码与配套文档(任务书 / 开题报告 / 论文)。

浏览成品库
💬 在线咨询9:00–23:00
加微信咨询

备注 BS

csbysj2020ACE2487

也可在 B 站 看演示