TharaniKadari/Network-Intrusion-Detection-System

# 🔐 网络入侵检测系统 ## 概述 本项目实现了一个基于深度学习的网络入侵检测系统（NIDS），用于从网络流量数据中识别恶意网络活动和网络攻击。 该系统分析网络流量模式，并将它们分类为正常或入侵，有助于提高网络安全监控和威胁检测。 ## 数据集 数据集来源： https://www.kaggle.com/datasets/sampadab17/network-intrusion-detection 该数据集包含具有多个特征的网络流量记录，代表网络行为和攻击模式。 ## 使用的技术 * Python * Pandas * NumPy * Scikit-Learn * TensorFlow * Keras * Matplotlib * Seaborn * Jupyter Notebook ## 项目工作流程 1. 数据收集 2. 数据预处理 3. 特征工程 4. 数据编码 5. 深度学习模型开发 6. 模型训练 7. 性能评估 8. 入侵分类 ## 模型评估 本项目评估了多个优化算法，包括： * Adam * RMSProp * Adagrad * Adadelta * FTRL * SGD * Adamax * Nadam 性能评估使用： * 准确率 * 精确率 * 召回率 * F1 分数 * 混淆矩阵 ## 结果 深度学习模型在检测恶意网络流量并将其与正常流量区分开来方面实现了高分类性能。 主要观察结果： * 多个优化器的高分类准确率 * 强大的入侵检测能力 * 低误报率和漏报率 * 评估指标的一致性能 ## 可视化 ### 数据集分布  ### 混淆矩阵  ### 优化器性能比较  ## 仓库结构 ``` Network-Intrusion-Detection-System │ ├── images │ ├── class_distribution.png │ ├── confusion_matrix.png │ └── model_accuracy_comparison.png │ ├── notebooks │ └── Network_Intrusion_Detection.ipynb │ ├── results │ └── README.md │ ├── requirements.txt │ └── README.md ``` ## 安装 ``` git clone cd Network-Intrusion-Detection-System pip install -r requirements.txt ``` ## 运行项目 启动 Jupyter Notebook： ``` jupyter notebook ``` 打开： ``` Network_Intrusion_Detection.ipynb ``` 并依次运行所有单元格。 ## 未来改进 * 实时入侵检测 * 作为 Web 应用程序部署 * 基于云的监控集成 * 高级深度学习架构 * 实时网络流量分析 ## 作者 Kadari Tharani 人工智能与机器学习工程学生

标签：Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax, AMSI绕过, Apex, F1 分数, FTRL, Kaggle, Keras, Matplotlib, Nadam, NoSQL, NumPy, Python, RMSProp, Scikit-Learn, Seaborn, SGD, TensorFlow, 优化算法, 准确率, 召回率, 威胁检测, 性能评估, 恶意流量检测, 数据编码, 数据预处理, 无后门, 机器学习, 模型训练, 深度学习, 混淆矩阵, 特征工程, 精确率, 网络安全, 网络攻击模式, 网络流量分析, 逆向工具, 隐私保护