使用机器学习来通过分析网络流量特征来检测计算机安全攻击

项目地址

https://github.com/HabibaAdelAly/NetSentry-Machine-Learning-for-Network-Security

项目介绍

这个项目使用机器学习来通过分析网络流量特征来检测计算机安全攻击。其目标是识别数据中的模式，并使用UNRIDD数据集来确定攻击的概率，以进行入侵检测。

 

该项目旨在通过分析网络连接的流量特征来检测计算机安全攻击。它将使用机器学习技术来识别数据中的模式，并确定攻击的概率。该项目基于UNRIDD数据集，该数据集提供了一组用于入侵检测的网络流量数据。旨在检测危及计算系统的可用性、权威性、保密性和完整性的攻击，这些攻击通常很难检测，因为它们经常看起来像正常流量。通过分析数据包特征、端口号和协议，该项目将尝试识别攻击的随机流量特征，并使用它们来检测和预防未来的攻击。

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