文件名称：Network-Intrusion-Detection-System:使用神经网络设计和开发了基于异常和滥用的入侵检测系统。 使用的技术
文件大小：8.81MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-31 12:48:07
系统开源
这是我在RIT（罗切斯特理工学院）从事的团队项目。 团队成员：Saunil Desai，Ravina Dandekar，Pratik Mehta 尼德斯 我们已经设计并开发了使用神经网络的基于异常和滥用的入侵检测系统。 所使用的技术：Java Weka和R Java用于准备数据集。 R用于实现神经网络。 Weka用于数据清理。 我们创建了两个文件。 一种用于检测基于异常的攻击，另一种用于检测基于滥用的攻击。 这些文件大约有4500个实例。 输入分为训练数据集（75％）和测试数据集（25％）。 数据预处理 它是使用Weka进行的。 有关如何预处理数据的详细信息，请参阅report.pdf文件的第4页。 资料准备 DataPreparation.java文件用于准备数据。 通过从数据文件夹中名为Optimized_'name_of_attack'的每个文件中随机提取行来准备数据。
【文件预览】：
Network-Intrusion-Detection-System-master
----anomalySVM.R(542B)
----data()
--------Optimized_Satan.csv(825KB)
--------Optimized_PortSweep.csv(491KB)
--------Optimized_Normal.csv(91.14MB)
--------Optimized_RootKit.csv(2KB)
--------Optimized_Smurf.csv(473KB)
--------Optimized_Neptune.csv(36.29MB)
--------Optimized_Back.csv(164KB)
--------Optimized_FTPWrite.csv(1KB)
--------Dataset_Misuse.csv(781KB)
--------Dataset_Anomaly.csv(781KB)
--------Optimized_BufferOverflow.csv(5KB)
--------Optimized_NMap.csv(244KB)
--------Optimized_GuessPassword.csv(10KB)
----DataPreparaton.java(3KB)
----README.md(2KB)
----report.pdf(585KB)
----misuseSVM.R(527B)