文件名称：ist的matlab代码-SecuML:机器学习为计算机安全
文件大小：3.02MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 01:01:18
系统开源
ist的matlab代码SecuML SecuML是一个Python工具，旨在促进在计算机安全中使用机器学习。 它是根据GPL2 +许可发行的。 它使安全专家可以轻松地训练检测模型，并带有Web用户界面以可视化结果并与模型进行交互。 SecuML可以应用于任何检测问题。 它需要代表每个实例的数字特征作为输入。 它支持二进制标签（恶意与良性）和代表恶意或良性行为家族的分类标签。 SecuML的好处 SecuML依赖于训练机器学习模型，并提供其他功能： 网络用户界面诊断和与机器学习模型的交互（主动学习，稀有类别检测） 隐藏一些机器学习机器数据加载自动化，功能标准化和最佳超参数搜索 SecuML可以做什么 在部署DIADEM之前培训和诊断检测模型 使用ILAB为工作量减轻的数据集添加注释 通过稀有类别检测以交互方式探索数据集 聚类 投影 计算每个功能的描述性统计 有关更多详细信息，请参见。 文件 Beaugnon，Anaël和Pierre Chifflier。 计算机和电子安全应用程序集合（C＆ESAR 2018） Beaugnon，Anaël，Pierre Chifflier和Franci