E-Stega 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

E-Stega 是一套基于 RuoYi 框架开发的高性能恶意隐写载体检测系统。该系统旨在为普通用户提供易用且功能强大的隐写检测工具，利用深度学习技术提升隐写检测的精度和效率，并提供可视化的分析界面，帮助用户直观理解隐写信息的存在与潜在威胁。

项目的核心功能

• 检测总览显示：对每日检测情况进行可视化总览分析。
• 系统状态实时监控：实时监控系统资源使用情况，如缓存、CPU 使用率、GPU 负载等，预防恶意攻击。
• 目标隐写检测：使用训练好的模型对载体目标进行高精度隐写分析。
• 信息爬取：对指定社交媒体网站的信息载体进行爬取，包括音频、图像、文本等。
• 检测结果分析：提供词云分析、恶意概率分析、检测模型可视化等多种分析手段。

项目使用了哪些框架或库？

• 前端框架：Vue.js，用于构建用户界面。
• 后端框架：Spring Boot，用于构建后端服务。
• 深度学习库：可能使用了如 TensorFlow、PyTorch 等深度学习库进行模型训练。
• 数据库：可能使用了 MySQL 等关系型数据库存储数据。
• 其他：项目可能还使用了 Redis 作为缓存，以及其他相关库和工具。

项目的代码目录及介绍

E-Stega/
├── APP/                      # 可能包含移动端应用的相关代码
├── backend/                  # 后端代码，包含业务逻辑、数据库交互等
├── frontend/                 # 前端代码，包含用户界面
├── images/                   # 项目相关的图像资源
├── 系统实现说明/              # 系统实现的技术文档
├── LICENSE                   # 项目许可证文件
├── README.md                 # 项目说明文件
├── README_En.md              # 项目说明文件的英文版
├── requirements.txt          # 项目依赖文件
└── 技术设计说明.pdf           # 项目技术设计文档

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 增加新的检测算法：引入更多先进的隐写检测算法，提升系统的检测能力。
2. 支持更多载体类型：扩展系统以支持更多类型的信息载体，如视频、文档等。
3. 优化用户体验：改进前端界面设计，提供更加友好的用户交互体验。
4. 模型训练自动化：开发自动化模型训练流程，简化模型更新和维护的过程。
5. 云服务集成：将系统部署到云平台，提供在线服务，便于用户随时使用。
6. 社区支持：建立用户社区，收集用户反馈，持续迭代改进项目。