本项目是一个基于Python实现的恶意加密流量识别系统，旨在利用机器学习技术识别并过滤掉网络中的恶意加密流量
本项目采用了多种机器学习算法，包括决策树、支持向量机、随机森林和神经网络等。通过对大量网络流量数据进行训练和测试，系统能够有效地识别出恶意加密流量，并对其进行阻断或隔离。
在实现过程中，我们使用了Python的许多库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等。这些工具为我们提供了丰富的数据处理、分析和可视化功能，使得项目的开发变得更加高效和便捷。
本项目可以作为毕业设计、课程设计、课程作业、项目初期立项演示等，为计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工提供了一个实际的项目借鉴参考。对于小白学习者来说，本项目也是一个很好的入门级实践项目，可以帮助他们快速掌握Python和机器学习的基本知识和技能。
运行测试ok，课程设计高分资源，放心下载使用！如果基础还行，可以在此代码基础之上做改动以实现更多功能。
