ml-ids:基于机器学习的入侵检测系统

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文件名称：ml-ids:基于机器学习的入侵检测系统
文件大小：3.7MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-11 16:49:14
系统开源 基于机器学习的构建入侵检测系统的方法 问题描述 随着连接到互联网的诸如手机，物联网设备或车辆之类的具有网络功能的设备的数量不断增加，人们越来越担心使用这些设备的安全隐患。 联网设备的数量和类型的增加不可避免地导致了更广泛的攻击面，而成功的攻击的影响正变得越来越严重，因为假定这些设备承担着更为关键的责任。 为了识别和应对网络攻击，通常采用多个系统的组合，以防止发生攻击，或者在最初无法阻止的情况下检测并阻止正在进行的攻击。 这些系统通常由入侵防护系统（例如防火墙）组成，作为第一安全层，入侵检测系统则代表第二层。 如果入侵防御系统无法阻止网络攻击，则检测系统的任务是识别恶意网络流量，以阻止正在进行的攻击并保留记录的网络流量数据以供以后分析。 此数据随后可用于更新预防系统，以允许将来检测到特定的网络攻击。 入侵检测系统的需求正在上升，因为由于新的攻击类型的Swift出现，无法完全防范攻击。 尽