文件名称：DDoS_Corr_Engine:基于机器学习的DDoS检测（HTTP，UDP，TCP和ICMP Flood攻击）
文件大小：829KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 20:59:09
Python
DDoS_Corr_Engine 使用DNNClassification进行DDoS攻击检测 所需包装的熊猫pip install pandas 张量流pip install tensorflow MySQL数据库pip install mysqldb 您可以通过对MySQLConnection.py进行一些更改来使用任何其他数据库 数据库架构您可以将csv文件导入到数据库中，并且将自动创建表
【文件预览】：
DDoS_Corr_Engine-master
----DataFeed.py(2KB)
----package.json(1B)
----DNN.py(2KB)
----data()
--------data.csv(63KB)
--------data_test.csv(4KB)
--------data_train.csv(55KB)
----database()
--------corr_table_mysql_export.csv(1.55MB)
--------proccessed_data_for_ml.csv(74KB)
----LICENSE(34KB)
----ServeModel.py(171B)
----.idea()
--------vcs.xml(180B)
----TODO.txt(358B)
----train_test_data()
--------data (another copy).csv(63KB)
--------data_test.csv(4KB)
--------data_train.csv(55KB)
----.gitignore(1KB)
----README.md(453B)
----MySQLConnection.py(775B)
----DataPipeline.py(3KB)
----WriteProccessedLogs.py(894B)
----MODEL()
--------eval()
--------graph.pbtxt(837KB)
--------events.out.tfevents.1530474014.Xerminal(1.11MB)
--------model.ckpt-50.meta(309KB)
--------checkpoint(214B)
--------model.ckpt-1.meta(309KB)
--------model.ckpt-26.meta(309KB)
--------model.ckpt-26.index(686B)
--------model.ckpt-25.index(686B)
--------model.ckpt-1.index(686B)
--------model.ckpt-25.meta(309KB)
--------events.out.tfevents.1530474030.Xerminal(1.11MB)
--------model.ckpt-50.data-00000-of-00001(95KB)
--------model.ckpt-1.data-00000-of-00001(95KB)
--------model.ckpt-50.index(686B)
--------model.ckpt-26.data-00000-of-00001(95KB)
--------model.ckpt-25.data-00000-of-00001(95KB)