网络攻击对信息安全和社会稳定构成严重威胁。随着网络技术的发展，攻击手段愈发复杂隐蔽，传统检测方法已难以有效应对。及时、准确地预判网络攻击，是有效防御攻击、降低损失，保障网络系统安全运行的关键。近年来，大数据与深度学习技术在网络安全领域得到广泛应用，基于深度学习算法的网络入侵检测研究为网络安全防御提供了新思路。因此，本文选择“基于人工智能的网络安全威胁检测系统设计与实现”作为课题展开研究。​

本文以KDDCUP99数据集为基础，深入分析影响网络入侵检测的各因素，通过基于卷积神经网络（CNN）算法构建网络入侵检测模型，为网络安全防护提供技术支持。基于人工智能的网络安全威胁检测系统的构建方案涵盖技术选型、需求分析、系统设计、开发实现和测试验证等多个环节。在技术选型上，选用Python语言开发系统核心代码，采用支持结构化查询语言的MySQL数据库存储用户、网络入侵检测数据、网络入侵检测监控记录等相关信息，并基于Flask框架搭建系统的Web应用架构。通过需求分析，确定系统主要包含用户管理模块、网络入侵数据管理模块、网络入侵检测统计分析模块、网络入侵检测监控管理模块等，其中网络入侵检测监控和警告功能基于网络入侵检测模型实现。​

系统测试结果表明，网络入侵检测模型的F1值达到100%，这表明该模型具有较高的预测精度和应用价值。通过对系统的全面测试，验证了该系统能够满足网络安全威胁检测的实际需求。

关键词：网络安全威胁检测；CNN；Flask；统计分析

研究背景及意义

随着信息技术的飞速发展，网络安全威胁呈现出复杂化、智能化和多样化的特征。根据国际数据公司（IDC）的统计，2023年全球网络安全支出达到1,750亿美元，同比增长13.1%[1]。然而，传统的基于规则和签名的网络安全检测方法在面对新型攻击时显得力不从心，其检测准确率通常低于70%。人工智能技术，特别是深度学习和机器学习算法，为网络安全威胁检测提供了新的解决方案。这些技术能够通过分析海量网络流量数据，自动识别异常模式，实现威胁的早期预警和快速响应。研究表明，基于人工智能的检测系统可以将威胁检测准确率提升至95%以上，误报率降低至5%以下。当前，网络安全威胁检测系统正朝着智能化、自动化和实时化的方向发展，这不仅是技术进步的必然趋势，也是应对日益复杂的网络攻击环境的必要手段。在这一背景下，设计并实现一个基于人工智能的网络安全威胁检测系统，对于提升网络安全防护能力、保障关键信息基础设施安全具有重要的现实意义。

在数字化转型加速的背景下，网络安全威胁呈现出复杂化、智能化和隐蔽化的特征，传统的基于规则和签名的检测方法已难以应对新型网络攻击。基于人工智能的网络安全威胁检测系统通过引入机器学习、深度学习等先进技术，能够有效提升威胁检测的准确性和实时性[2]。该系统采用监督学习算法对已知威胁进行模式识别，同时运用无监督学习技术检测未知攻击，实现了对网络流量的智能分析与异常行为检测。研究表明，基于LSTM的深度学习模型在检测APT攻击时准确率达到95.3%，较传统方法提升约30%。此外，系统通过集成威胁情报平台，实现了对新型威胁的快速响应，平均响应时间缩短至2.3分钟。该研究不仅为网络安全防护提供了新的技术手段，也为构建智能化、自适应的网络安全防御体系奠定了理论基础，对提升关键信息基础设施的安全防护能力具有重要意义[3]。

研究内容

本研究旨在构建一个功能完备的基于人工智能的网络安全威胁检测系统。基于CNN算法，深度挖掘TCP连接特征、内容特征等多角度数据，实现对网络入侵检测结果的预测。系统将预测结果作为网络安全威胁检测的依据，实现网络入侵检测监控和警告功能。系统需搭建用户注册登录模块，支持用户进行个人信息修改。在数据展示层面，实时展示网络入侵信息等数据，并提供网络入侵信息搜索功能。同时，系统运用图表可视化技术，深度分析协议类型、目标主机的网络服务类型、连接正常或错误的状态等历史数据，帮助用户直观把握网络入侵检测统计情况。当用户输入网络入侵检测信息后，系统将输出网络入侵检测结果。

创新点

技术方面创新：采用卷积神经网络（CNN）算法构建网络入侵检测模型，突破传统检测方法在处理复杂隐蔽攻击时的局限性。利用 CNN 在特征提取方面的优势，能够自动从 KDDCUP99 数据集中学习网络流量的深层特征，实现对复杂网络攻击模式的精准识别，为网络安全防护提供了更高效的技术支持。​

系统功能创新：构建包含用户管理、网络入侵数据管理、统计分析及监控管理等模块的一体化系统架构。其中网络入侵检测监控管理模块具备实时监控与警告功能，结合入侵检测模型实现动态防护；同时支持入侵检测监控记录维护，形成数据闭环管理，使系统在满足网络安全威胁检测实际需求的基础上，具备更完善的全流程管理能力。

功能描述

本系统作为网络安全威胁检测系统，主要面向管理员和网络安全管理普通用户，旨在为其提供全面、高效的网络安全管理解决方案，以下是各模块的具体功能描述。

用户管理模块：用户使用账号、密码、姓名、性别、头像等信息完成注册，并通过注册账号和密码登录系统，登录系统就可以修改登录密码，也可以维护自己姓名、性别、头像等个人信息。管理员负责对注册的用户信息维护，同时也可以添加用户信息。

网络入侵数据管理模块：管理员对收集的KDDCUP99数据集中的协议类型、目标主机的网络服务类型、连接正常或错误的状态、从源主机到目标主机的数据的字节数、文件创建操作的次数、访问控制文件的次数、是否guest登录、攻击类型等网络入侵数据进行查询及删除。用户可以通过条件搜索网络入侵数据信息。

网络入侵检测统计分析模块：为管理员和用户提供对网络入侵数据统计分析功能，可以按照协议类型统计、按照连接正常或错误的状态统计、按照攻击类别统计、按照目标主机的网络服务类型统计等功能，通过数据可视化技术，以图表、报表等形式展示入侵检测的统计结果，使用户和管理员能够直观地了解网络安全状况。

网络入侵检测监控管理模块：为管理员和用户通过界面填写网络入侵检测数据，系统通过构建的网络入侵检测模型预测结果，判断网络入侵检测是存在neptune网络攻击威胁，还是存在smurf网络攻击威胁，或者无网络攻击威胁情况，同时系统保存网络入侵检测监控记录。用户可以对自己历史的网络入侵检测监控记录进行查看和删除，而管理员对所有历史的网络入侵检测监控记录进行查看和删除。

功能模型

根据以上功能性需求分析可以得出基于人工智能的网络安全威胁检测系统中用户参与的用例有登录、注册、个人信息修改及密码修改、网络入侵信息查看、网络入侵检测统计分析、网络入侵检测监控管理等。而教师主要参与的用例有登录、个人信息及密码修改、用户管理、网络入侵数据管理、网络入侵检测统计分析、网络入侵检测监控管理。该系统的用户功能和管理员用例分别如图

数据模型

图为网络安全威胁检测系统E-R图。系统中共有用户、网络入侵检测、网络入侵检测监控记录三种实体，用户有用户ID、账号、密码、昵称、性别、照片、角色这七种属性；网络入侵检测有网络入侵检测ID、协议类型、目标主机的网络服务类型、连接正常或错误的状态、从源主机到目标主机的数据的字节数、从目标主机到源主机的数据的字节数、访问系统敏感文件和目录的次数、登录尝试失败的次数、是否成功登录、compromised条件出现次数、是否获得root_shell、root用户访问次数、文件创建操作的次数、访问控制文件的次数、是否guest登录、攻击类型这十六种属性；网络入侵检测监控记录有网络入侵检测监控记录ID、协议类型、目标主机的网络服务类型、连接正常或错误的状态、从源主机到目标主机的数据的字节数、从目标主机到源主机的数据的字节数、访问系统敏感文件和目录的次数、登录尝试失败的次数、是否成功登录、compromised条件出现次数、是否获得root_shell、root用户访问次数、文件创建操作的次数、访问控制文件的次数、是否guest登录、用户账号、检测时间、检测结果这十八种属性。

系统架构设计

网络安全威胁检测系统架构如图4.1所示，包括数据层、模型层、服务层和用户界面层。

（1）数据层作为系统基础，负责用户、网络入侵检测以及网络入侵检测监控记录相关数据的存储与预处理。

（2）模型层集成CNN算法实现网络入侵检测模型。

（3）服务层承担业务逻辑处理与数据交互任务。接收模型层的网络入侵检测模型预测结果，同时负责登录、用户管理请求处理、网络入侵检测数据管理处理、网络入侵检测统计分析的计算与处理、网络入侵检测监控管理请求处理。

（4）用户界面层是用户与系统交互的窗口，采用HTML、CSS、JavaScript等技术开发。提供简洁直观的操作界面，支持登录、用户管理、网络入侵数据管理、网络入侵检测监控管理等功能。通过图表可视化（如柱状图、折线图）展示网络入侵检测统计分析数据。

在设计第一阶段，完成基于人工智能的网络安全威胁检测系统的模块划分，从网络安全威胁检测的实际业务出发，并综合模块化思想划分系统模块。

一是用户管理模块。管理员进行登录，并对用户及管理员的账号、密码、昵称信息进行增加、修改、删除和查询，并修改密码。用户可以登录并进行修改自己的密码及个人信息，同时也可以通过系统自行注册账号、密码、昵称等信息。

二是网络入侵数据管理模块。管理员对导入系统的KDDCUP99数据集的协议类型、目标主机的网络服务类型、连接正常或错误的状态等网络入侵数信息通过指定条件查询和删除维护。用户也可以通过协议类型、目标主机的网络服务类型条件查询其信息。

三是网络入侵检测统计分析模块。管理员以及用户可以对网络入侵数据进行统计分析，通过可视化图表等展示按照协议类型统计、按照连接正常或错误的状态统计、按照攻击类别统计、按照目标主机的网络服务类型统计等结果。

四是网络入侵检测监控管理模块模块。管理员以及用户可以进行网络入侵检测监控和警告，输入网络入侵检测调用构建的网络入侵检测模型完成neptune网络攻击、smurf网络攻击、无网络攻击等情况的监控，对存在威胁的情况通过红色字体显示警告提醒使用者。通过检测结果以及检测时间可以查询网络入侵检测监控记录，并对历史的网络入侵检测监控记录可以删除。

网络入侵检测统计分析功能实现

图为按照协议类型统计界面，系统通过构造按照协议类型统计SQL语句，利用getspgspsql方法执行该语句，在界面通过饼图显示统计结果，从图中可以看出，tcp类型的网络入侵检测数据的数量最多。

图为按照目标主机的网络服务类型统计界面，系统通过构造按照目标主机的网络服务类型统计SQL语句，利用getspgspsql方法执行该语句，在界面通过条形图显示统计结果，从图中可以看出，ecr_i类型的网络入侵检测数据的数量最多，10105条数据。

网络入侵检测监控管理功能实现

图为网络入侵检测监控和警告界面，界面设计了协议类型、目标主机的网络服务类型、连接正常或错误的状态、是否成功登录、是否获得root_shell、是否guest登录等下拉选择框，以及从源主机到目标主机的数据的字节数、从目标主机到源主机的数据的字节数、访问系统敏感文件和目录的次数、登录尝试失败的次数、compromised条件出现次数、root用户访问次数、文件创建操作的次数、访问控制文件的次数文本框，以及确认预测按钮，系统通过getManyFctStanNew方法带入网络入侵检测数据，通过调用网络入侵检测模型预测方法getWuTxtModelCNNProduct得到预测结果，最后通过spgredAdd方法保存网络入侵检测监控记录。