Flask Web恶意加密流量检测框架

基于FlaskWeb的机器学习恶意加密流量检测系统框架，集成了HTML、CSS、jQuery、Python、Flask等技术，并进行了界面模块优化。该系统结合多种人工智能算法进行恶意行为检测，通过使用抓包工具如Winshark、EtherDetect、Sniffer等，可以有效监控和分析网络流量。管理员通过账户admin和密码123456进行系统登录，具备系统管理权限。系统包含多个功能模块，如登录模块、系统首页、数据处理、机器学习功能、密码重置及系统介绍等。系统的数据库设计采用intrusiondetectionml，并提供了机器学习和数据处理模块。用户可通过系统界面访问视频教程链接https://www.bilibili.com/video/BV16Ri1Y8EX4/?spm_id_from=333.999.0.0进行进一步学习。