Network-Intrusion-Detection-源码
物联网网络入侵检测
UNSW-NB15是网络流量数据集，具有不同类别的正常活动和综合攻击行为。
在此处找到数据集： ：
该项目包括UNSW-NB15数据集的分类模型，我使用随机森林和前馈神经网络开发了该模型。 系统使用将数据分类为正常或恶意数据的随机森林。 然后，此信息将用于训练神经网络，以将攻击数据进一步分类为不同的攻击类别。
攻击检测的结果非常好，大约为。 攻击精度为0.88，普通数据采样精度为近1.0。 攻击分类在区分攻击类别方面存在问题，并且可以将攻击大致分为两个不同的类别。 但是，它可以对正常的网络数据进行准确分类。 有关更多详细信息，请参见该报告。
要求
已在Python 3.6上测试。
数据集。
依赖项：Keras（早于Keras 2），Theano / Tensorflow，Numpy，Pandas，h5py，matplotlib
至少8 GB RAM和足够
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资源详情
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