流量识别开源项目

以下是几个较为流行且具备成熟模型应用的开源项目，供你参考：

1. Malicious Traffic Detection Platform

简介：该平台基于机器学习方法，专注于恶意流量（如特洛伊木马、勒索软件等）的检测。项目内集成了随机森林、SVM、决策树等成熟模型，并提供了数据采集、特征工程、模型训练与预测的一整套流程。
优势：成熟的模型组合、用户友好的前端界面以及较为完整的实验验证，适合安全场景下的流量识别与异常检测。
项目地址：https://github.com/iotsecty/malicious_traffic_detection_platform citeturn0search1

2. DeepPacket

简介：DeepPacket 利用深度学习（如CNN、RNN等）对网络数据包进行分类与识别，专注于实现端到端的深度包检测（DPI）。
优势：直接采用深度学习模型进行特征学习，可针对不同类型流量实现高精度分类，适合在加密流量识别等场景中进行研究与应用。
项目地址：https://github.com/seladb/DeepPacket

3. Zeek (原Bro)

简介：Zeek 是一个功能强大的网络监测与流量分析框架，虽然本身侧重于流量日志和事件生成，但社区中已有不少关于如何将其与机器学习/深度学习模型集成进行流量分类的实践。
优势：成熟的社区支持、灵活的脚本系统及与外部AI模块的对接能力，便于扩展和定制化开发。
项目地址：https://github.com/zeek/zeek

4. CICFlowMeter

简介：虽然CICFlowMeter本身主要用于流量特征提取和数据集生成，但它已成为众多基于AI流量分类研究的标准工具，常与成熟的分类模型（例如随机森林、SVM等）结合使用。
优势：数据预处理与特征工程能力出色，可为后续模型训练提供高质量的输入数据。
项目地址：https://github.com/ahlashkari/CICFlowMeter citeturn0search1

这些项目各有侧重：

如果你需要一个从数据采集到模型预测全流程的完整解决方案，可以关注【Malicious Traffic Detection Platform】；
若想探索深度学习在DPI中的应用，【DeepPacket】是不错的选择；
对于流量日志分析及与AI模型集成的灵活平台，【Zeek】提供了良好的扩展性；
而【CICFlowMeter】则可作为特征提取和数据集构建的重要工具，助力构建和评估成熟的流量识别模型。

你更关注哪一类应用场景或模型细节？欢迎讨论～

Slips：基于行为机器学习的入侵防御系统

Slips 是一个强大的端点行为入侵防御和检测系统，它使用机器学习来检测网络流量中的恶意行为。Slips 可以处理实时网络流量、PCAP 文件以及来自 Suricata、Zeek/Bro 和 Argus 等流行工具的网络流量。Slips 威胁检测基于经过训练以检测恶意行为的机器学习模型、40+ 威胁情报源和专家启发式方法的组合。Slips 收集恶意行为的证据，并使用经过广泛训练的阈值，在积累足够的证据时触发警报。

https://github.com/stratosphereips/StratosphereLinuxIPS?tab=readme-ov-file

StratosphereIPS（Slips）是一个基于行为分析的 Python 入侵防御系统（IDS/IPS），利用机器学习技术检测网络流量中的恶意行为。如果你正在寻找类似的开源项目作为替代品，以下是一些可能的选择：

1. Snort

简介：Snort 是一款开源的网络入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），用于监测网络流量以检测和阻止潜在的安全威胁。
功能特点 ：通过定义规则来检测各种安全事件，如网络扫描、恶意软件传播、拒绝服务攻击等。支持多种工作模式，包括嗅探器模式、数据包记录器模式和网络入侵检测模式。
应用场景 ：适用于需要对网络流量进行实时监测和安全防护的场景，如企业网络、数据中心、互联网服务提供商等。

2. Suricata

简介：Suricata 是一个高性能的开源入侵检测和防御系统，支持多种检测技术，包括签名匹配、异常检测和机器学习。
功能特点 ：支持多线程处理，能够高效地处理高流量环境。支持实时检测和响应，能够快速识别和阻止恶意流量。
应用场景 ：适用于需要高性能和实时检测的网络环境，如企业网络、数据中心等。

3. Zeek

简介：Zeek（原名 Bro）是一个开源的网络分析框架，用于网络安全监控和威胁检测。
功能特点 ：支持详细的网络流量分析，能够生成丰富的日志和报告。支持自定义脚本，可以根据需求进行灵活的检测和分析。
应用场景 ：适用于需要详细网络流量分析和威胁检测的场景，如企业网络、研究机构等。

4. CrowdSec

简介：CrowdSec 是一个开源的、免费的协作 IPS/IDS 软件，能够分析访问者行为并对各种攻击提供适应性响应。
功能特点 ：支持行为分析，能够根据访问者的行为模式进行威胁检测。支持社区协作，用户可以共享威胁情报。
应用场景 ：适用于需要行为分析和社区协作的网络环境，如中小企业、开源社区等。

5. Fail2ban

简介：Fail2ban 是一个开源的入侵防御系统，主要用于防止暴力破解攻击。
功能特点 ：通过监控系统日志，识别恶意 IP 地址并自动阻止其访问。支持多种服务，如 SSH、FTP、HTTP 等。
应用场景 ：适用于需要防止暴力破解攻击的服务器和网络环境。

这些项目各有特点，可以根据具体需求选择合适的替代方案。如果需要更详细的信息，可以参考相关项目的官方文档和社区资源。

支持ai如下

Morpheus

主要应用在服务器上

https://github.com/nv-morpheus/Morpheus

nfstream

https://github.com/nfstream/nfstream

StratosphereLinuxIPS

Slips requires Python 3.10.12 and at least 4 GBs of RAM to run smoothly.

https://github.com/stratosphereips/StratosphereLinuxIPS

malicious_traffic_detection_platform

https://github.com/iotsecty/malicious_traffic_detection_platform

背景介绍
随着近年来HTTPS的普及，加密恶意流量攻击的比例也在逐渐提升。根据报告,目前加密通信的恶意软件基本已经覆盖所有的攻击类型，例如特洛伊木马、勒索软件、感染式、蠕虫病毒、下载器等，其中特洛伊木马和下载器类的恶意软件家族占比较高。

Intrusion-Detection-System

IDS monitors a network or systems for malicious activity and protects a computer network from unauthorized access from users,including perhaps insider.

https://github.com/mudgalabhay/Intrusion-Detection-System

使用機器學習演算法的入侵偵測系統

在 Flickr8K 資料集使用 DSP 標題產生器

在 Python 中使用 CNN 和 Keras 進行交通標誌識別

https://www.geeksforgeeks.org/traffic-signs-recognition-using-cnn-and-keras-in-python/