恶意软件检测系统Web端实现

简介

本系统是一款基于深度学习的恶意软件检测工具旨在为用户提供高效、准确的恶意软件检测服务。随着互联网技术的快速发展，网络安全问题日益凸显，恶意软件攻击事件频发，对个人和企业的信息安全构成严重威胁。本系统利用深度学习技术，对Windows平台的PE文件进行检测，能够有效识别出恶意软件，为用户提供安全的网络环境。

开发技术

1. 深度学习技术： 使用MalConv模型，一种基于卷积神经网络的深度学习模型，用于实现恶意软件的检测功能。
2. Web开发框架： 前端采用Bootstrap框架进行页面构建，提高页面的响应性和用户体验；后端使用Flask框架，一个轻量级的Python Web框架，简化了Web应用的开发。
3. 数据库技术： 使用MySQL数据库进行数据存储和管理，确保数据的安全性和高效访问。
4. 前端技术： 结合HTML、CSS和JavaScript等基础Web技术，构建用户友好的界面。
5. AJAX技术： 实现异步数据交互，无需刷新页面即可更新内容，提升用户体验。

具体功能

1. 用户管理：包括用户注册、权限管理、用户信息查看和删除等，方便管理员对用户进行管理。
2. 恶意软件检测：用户可以上传PE文件，系统通过MalConv模型进行检测，并反馈检测结果。
3. 检测结果管理：用户和管理员可以查看历史检测结果，管理员还可以进行结果的搜索和删除操作。
4. 社区评论：用户可以发布对系统功能的评价，管理员可以进行评论的查看、搜索和删除，增强用户互动。
5. 系统架构设计：采用前后端分离的设计思路，实现了系统的松耦合，便于前端页面的维护和更新。