基于python的入侵检测系统-第二个版本

第四个版本的基于Python的入侵检测系统，网络安全系统，安全产品：【第四个版本的基于Python的入侵检测系统，网络安全系统，安全产品】https://www.bilibili.com/video/BV1ZuJgzREjS?vd_source=97984b4127eb90a391d8becfdefc0e9e

第三个版本入侵检测系统（新增OA提单，IP封禁，朴素贝叶斯算法的垃圾邮件检测）SQL注入检测xss入侵检测cnn模型的入侵检测随机森林的入侵检测：【第三个版本入侵检测系统（新增OA提单，IP封禁，朴素贝叶斯算法的垃圾邮件检测）SQL注入检测xss入侵检测cnn模型的入侵检测随机森林的入侵检测】https://www.bilibili.com/video/BV1FjLWz9EVY?vd_source=97984b4127eb90a391d8becfdefc0e9e

第二个版本的入侵检测系统，增加一个机器学习算法，重构前端页面。基于机器学习算法随机森林的入侵检测系统：【第二个版本的入侵检测系统，增加一个机器学习算法，重构前端页面。基于机器学习算法随机森林的入侵检测系统】https://www.bilibili.com/video/BV13mwxe9E8T?vd_source=97984b4127eb90a391d8becfdefc0e9e

机器学习，随机森林算法，入侵检测系统，网络安全系统，靶场管理系统，智能的钓鱼网址识别系统，基于规则匹配的入侵检测系统，推荐系统（动漫，音乐，电影，酒店）

入侵检测系统 (IDS)

基于Python+Django的网络入侵检测系统，集成了告警管理和机器学习检测功能。

功能特点

• 用户认证和权限管理
• 告警管理和可视化
• 机器学习模型管理和训练
• 实时流量监控和分析
• 规则管理系统

系统要求

• Python 3.11+
• MySQL 8.0+
• Redis 6.0+
• centos系统（虚拟机）

安装步骤

1. 克隆项目：

bash
git clone
cd intrusion-detection-system
bash

2. 创建虚拟环境：
   python -m venv venv
   source venv/bin/activate # Linux/Mac
   venv\Scripts\activate # Windows
   bash

3. 安装依赖：
   pip install -r requirements.txt
   bash

4. 初始化项目：

5. 启动Redis服务器

6. 启动Celery：
   celery -A intrusion_detection_system worker -l info
   bash

7. 启动开发服务器：
   python manage.py runserver

默认账户

• 超级管理员：
  • 用户名：admin
  • 密码：admin123

使用说明

1. 访问 http://localhost:8000 进入系统
2. 使用默认管理员账户登录
3. 在系统管理中添加用户和配置权限
4. 配置规则和机器学习模型
5. 开始监控网络流量

注意事项

• 生产环境部署前请修改settings.py中的配置
• 定期备份数据库
• 及时更新系统和依赖包

规则同步更新

python manage.py sync_rules

机器学习：随机森林(RandomForestClassifier)算法完整和入侵检测系统深度结合

数据同步流程：

graph LR
A[告警] --> B[同步脚本]
B --> C[SyncedAlert表]
C --> D[特征提取]
D --> E[机器学习预测]
E --> F[更新告警状态]

定时任务执行：

settings.py中的定时任务配置

CELERY_BEAT_SCHEDULE = {
'sync-alerts': {
'task': 'alerts.tasks.sync_alerts',
'schedule': 300.0, # 每5分钟同步一次
},
'process-alerts': {
'task': 'ml.tasks.process_alerts',
'schedule': 600.0, # 每10分钟处理一次
},
'train-model': {
'task': 'ml.tasks.train_model',
'schedule': 3600.0, # 每小时训练一次
},
}
a. 数据同步：

alerts/sync_alerts.py

class AlertSynchronizer:
def sync_alerts(self):
# 从数据库同步新告警到SyncedAlert表
# 包含IP、端口、协议等特征信息

b. 特征提取：

ml/preprocessor.py

class AlertPreprocessor:
def extract_features(self, alerts):
# 提取特征：
# - IP地址分类
# - 端口范围分类
# - 协议编码
# - 数据包特征

c. 模型训练：

ml/detector.py

class MLDetector:
def train(self):
# 1. 获取未处理的告警数据
# 2. 提取特征
# 3. 训练随机森林模型
# 4. 保存模型

d. 预测处理：

ml/tasks.py

@shared_task
def process_alerts():
"""处理新的告警数据"""
# 1. 获取未处理的告警
alerts = SyncedAlert.objects.filter(is_processed=False)

# 2. 使用模型预测
detector = MLDetector()
predictions, probabilities = detector.predict(alerts)

# 3. 更新告警状态和预测结果
for alert, pred, prob in zip(alerts, predictions, probabilities):
    alert.is_processed = True
    alert.ml_prediction = _get_prediction_label(pred)
    alert.ml_confidence = float(max(prob))
    alert.save()

查看预测结果：

alerts/views.py

class AlertListView(LoginRequiredMixin, ListView):
def get_queryset(self):
queryset = SyncedAlert.objects.all()
# 可以查看每个告警的ml_prediction和ml_confidence
return queryset

使用方式：
系统会自动同步告警并进行机器学习分析
可以在Web界面查看预测结果

Celery服务已启动
Redis服务器运行中
已执行数据库迁移
4. 正在生成告警数据

同步并运行一次：

python scripts/sync_all.py

清空表

TRUNCATE TABLE table_name;

运行

python manage.py runserver