ML-проект: детекция подозрительного сетевого трафика (Python)

Требуется разработка ПО в сжатые сроки (учебный проект). Желательно до 12.01.
Основной язык Python. Стек, модели и детали реализации обсуждаемы.

Задача:
Реализовать систему детекции подозрительного сетевого трафика
Оффлайн-анализ сетевого трафика на датасете CIC-IDS-2017
Онлайн-анализ трафика в режиме реального времени
Веб-интерфейс для запуска анализа, демонстрации результатов и интерпретируемости моделей
Модели (желательно): XGBoost – для детекции известных типов атак, Autoencoder – для выявления аномалий/неизвестных атак

Требования:
рабочий основной функционал
воспроизводимость запуска локально
код
стабильность уровня production не требуется
Будет плюсом наличие логирования и наглядной визуализации результатов.