DivyanshiIoTDev/SecureNet-IIoT-AgainstDDOS
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基于随机森林和 CNN 模型的 IoT/IIoT 网络 DDoS 攻击实时检测系统，利用 CICIDS2023 数据集进行流量分类与异常识别。
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# 🛡️ 面向 IoT 网络的 DDoS 检测与缓解
## 📌 概述
本项目专注于使用 **机器学习** 和 **深度学习** 技术，在 **IoT（物联网）** 和 **工业 IoT (IIoT)** 环境中检测和缓解 **分布式拒绝服务攻击**。
该系统利用高级流量分析和异常检测方法，实时对恶意和良性网络流量进行分类。使用 **CICIDS2023** 等数据集，该项目应用了以下模型：
- 随机森林
- 基于高级机器学习的异常检测
- 特征工程和流量分类技术
目标是创建一个可扩展且智能的网络安全解决方案，能够保护现代 IoT 基础设施免受不断演变的 DDoS 威胁。
## 🚀 功能
- 🔍 实时 DDoS 攻击检测
- 🤖 使用机器学习与深度学习算法
- 📊 使用 CICIDS2023 数据集进行流量分类
- 🧠 随机森林异常检测
- 🌐 专为 IoT 和工业 IoT 环境设计
- ⚡ 特征选择和预处理 pipeline
- 📈 针对大型网络环境的高可扩展性
- 🛡️ 专注于 IoT 安全的架构
## 🧠 使用的技术
| 类别 | 技术 |
|----------|--------------|
| 编程语言 | Python |
| 机器学习库 | Scikit-learn, TensorFlow |
| 数据处理 | Pandas, NumPy |
| 可视化 | Matplotlib, Seaborn |
| 深度学习 | CNN |
| 数据集 | CICIDS2023 |
| 开发环境 | Jupyter Notebook |
| 领域 | 网络安全, IoT, IIoT |
## 🏗️ 项目架构
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Network Traffic
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Data Collection
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Preprocessing & Cleaning
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Feature Selection
↓
ML/DL Model Training
↓
Attack Classification
↓
Detection & Mitigation
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标签：Apex, DDoS检测, NoSQL, 卷积神经网络, 异常检测, 机器学习, 物联网, 网络安全, 逆向工具, 随机森林, 隐私保护