功能介绍：

一、身份认证与账户体系

系统提供注册、登录、注销及找回密码等入口，口令经哈希存储（如 PBKDF2），避免明文落库。会话机制区分登录态与权限上下文，为前台业务与后台管理提供统一身份基础。

二、流量接入与深度学习推理

支持 PCAP 等文件上传与解析，提取协议与统计特征；调用深度学习模型进行入侵/异常判别，并将任务编号、结果类别、时间等信息持久化。同步预测与异步预测路径并存，异步场景可通过任务编号轮询状态，减轻浏览器长时间阻塞。

三、可解释性分析

在得到判别结果后，可对单次推理请求触发解释流程（如特征层面的说明），辅助实验展示与安全分析人员理解模型依据；解释输出需注意脱敏与误导风险，适合教研场景对照论文结论。

四、结果导出与报表

支持将检测任务或汇总结果导出为 CSV，便于与表格工具联动；也可生成 PDF 等格式报告，方便存档与打印；导出接口通常配合权限与频率限制，防止滥用。

五、模型调优与版本登记

提供二分类与多分类两类调优界面，基于 PyTorch 蒸馏流程可调学习率、权重衰减、批量、训练轮数、蒸馏系数与温度等参数，并可选择是否对不平衡数据做过采样。训练结束后将准确率、损失、测试集指标及可选的版本标签、备注写入数据库，便于实验对比与复现。

六、数据集统计与大屏

对内置或导入数据集提供协议分布、攻击类型分布、服务排行等统计视图及可视化大屏（screen），用于课堂演示与数据集质量直观评估。

七、防火墙 / IP 访问策略

管理员可维护 IP 规则清单（增删查），与业务流量联动时在设计上支撑黑白名单式管控思路（具体拦截深度依赖部署环境）。

八、审计日志与角色管理

关键操作写入审计日志列表页供管理员检索；角色模块支持角色的新增、编辑与删除，并可绑定描述信息，实现菜单或路由级的差异化授权思路。

九、AI 答疑助手

前台嵌入答疑助手，经服务端代理调用大模型接口，回答入侵检测、流量特征与深度学习相关常识性问题，结果标注“仅供参考”，与安全运维处置相区分。

论文无图

环境：

Python3.11.4+MySQL8.0+Pycharm+Navicat

源码已经过本人亲自测试，可完美运行