moizpirzada1/cicids2017-intrusion-detection-system

GitHub: moizpirzada1/cicids2017-intrusion-detection-system

基于随机森林算法和 CICIDS2017 数据集构建的网络入侵检测系统，实现网络流量的正常与攻击二分类。

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# cicids2017-intrusion-detection-system 基于机器学习的网络入侵检测系统，使用 CICIDS2017 数据集。使用 Random Forest 将网络流量分类为正常或攻击。包括预处理、特征工程、模型训练、评估，以及将模型保存为 .pkl 格式以用于实际网络安全应用。

标签：AMSI绕过, Apex, CICIDS2017, pkl模型, Python, 二分类, 人工智能, 入侵检测系统, 威胁检测, 安全数据湖, 异常检测, 恶意流量检测, 数据预处理, 无后门, 机器学习, 模型评估, 流量分类, 特征工程, 用户模式Hook绕过, 网络安全, 网络流量分析, 逆向工具, 随机森林, 隐私保护, 项目实战