N1CYS/IoT-IDS-with-Emergency-Response
GitHub: N1CYS/IoT-IDS-with-Emergency-Response
基于Random Forest算法的物联网入侵检测系统，结合自动告警与应急响应建议，提升IoT环境的威胁检测与事件处置能力。
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# 具备应急响应的 IoT IDS
一款使用 Random Forest 算法、专为 IoT 环境设计的 AI 驱动入侵检测系统。该系统能够检测恶意活动、生成安全警报，并提供应急响应建议。
## 项目概述
本项目将基于机器学习的入侵检测与应急响应框架相结合，旨在提升 IoT 环境中的威胁检测和事件处理能力。
## 核心功能
- 基于 Random Forest 的入侵检测
- IoT 网络安全监控
- 安全警报生成
- 邮件通知系统
- 符合 NCA 网络安全指南的应急响应建议
- 通过基于机器学习的分类降低误报率
- 多类别攻击分类
## 使用技术
* Python
* Scikit-Learn
* Pandas
* NumPy
* Matplotlib
* Random Forest
## 结果
* 检测准确率：99.89%
* 攻击类别：
* DoS
* Probe
* R2L
* U2R
* 自动化安全警报
* 应急响应集成
## 项目类型
学术毕业设计（团队项目）
标签：Apex, Python, 入侵检测系统, 安全数据湖, 库, 应急响应, 无后门, 机器学习, 物联网安全, 逆向工具, 随机森林