基于机器学习的构建入侵检测系统的方法 问题描述 随着连接到互联网的诸如手机，物联网设备或车辆之类的具有网络功能的设备的数量不断增加，人们越来越担心使用这些设备的安全隐患。 联网设备的数量和类型的增加不可避免地导致了更广泛的攻击面，而成功的攻击的影响正变得越来越严重，因为假定这些设备承担着更为关键的责任。 为了识别和应对网络攻击，通常采用多个系统的组合，以防止发生攻击，或者在最初无法阻止的情况下检测并阻止正在进行的攻击。 这些系统通常由入侵防护系统（例如防火墙）组成，作为第一安全层，入侵检测系统则代表第二层。 如果入侵防御系统无法阻止网络攻击，则检测系统的任务是识别恶意网络流量，以阻止正在进行的攻击并保留记录的网络流量数据以供以后分析。 此数据随后可用于更新预防系统，以允许将来检测到特定的网络攻击。 入侵检测系统的需求正在上升，因为由于新的攻击类型的Swift出现，无法完全防范攻击。 尽

高级语言 2021年Spring我在高级ML课程中制作的充满Jupyter笔记本的回购协议。 指导： 示例：给出了学生笔记本的示例。 Jupyter笔记本：我在整个课程中完成的Jupyter笔记本。

露娜| 달님|月 Luna ML项目 Luna项目提供了ML模型的排行榜，并提供了更多功能来实现更快的ML模型开发迭代。 ML排行榜保留ML模型及其得分的元数据和指标。 因此，您的团队可以找到需要解决的问题，并获取有关其发展过程的信息。 计划的组件是 页首横幅：针对每个项目，根据得分列出ML模型 评分系统：对提交的ML模型进行静态或动态评分 项目统计信息：提供每个项目的见解，其历史得分的演变 集成到模型服务（第二阶段）：触发并从您的ML模型服务基础获取状态信息 这是UI的预览。 访问以了解有关该项目及其背后思想的更多信息。 入门 云 单击下面的按钮在云上运行Luna ML排行榜的私有实例。 码头工人 构建包含Dockerfile并运行。 # build docker image docker build -t luna . # run container based on the i

MovieLens最新数据集-完整版 完整版：280,000名用户将27,000,000个评级和1,100,000个标签应用程序应用于58,000部电影。包括在1,100个标签中具有1400万相关分数的标签基因组数据。上次更新时间9/2018。

很棒的流体力学机器学习 适用于流体力学的机器学习论文，代码，库和数据库的精选列表。 目录 构架 是Google开发的著名机器学习库。 是Facebook开发的另一种机器学习框架。 是通用的机器学习库。 它还提供了其他几种数据分析算法的实现。 是回声状态网络（储层计算）的一个很好的实现。 ESN通常在动态系统中找到其应用。 是基于PyTorch的ESN的另一个很好的实现。 是一个软件包，其中包含几种用于非线性动力系统（SINDy）的稀疏识别的实现。 它也非常适合于动态系统。 是用于奇异值分解（SVD）的实现，该奇异值分解是分布式和并行化的，因此对于大型数据而言非常有效。 研究文章 评论论文 数据时代的湍流建模，2019年。（） 湍流中机器学习的观点，2019年。（ ） 面向流体力学的机器学习，2020年。（ ） 湍流建模中的机器学习方法透视，2020年。（） 机器学习

慕尼黑 分类

ML_LAB_CS193D09:机器学习实验室作业

kdd99ml 使用kdd99数据集的SciKit ML算法演示 基于Charanpal Dhanjal的工作 所使用的数据集是KDD Cup 99数据集 要下载数据集： 下载具有以下内容的KDD Cup 99数据集： wget 要么 wget 并解压缩。 第一个约占740MBytes，第二个约占71MBytes。 如果您使用较小的数据集，请在代码中调整文件名：raw_data_filename = data_dir +“ kddcup.data”更改为raw_data_filename = data_dir +“ kddcup.data_10_percent” 使用pyt

ml_cta

ML_HW_Pisarev