Model wykrywania ataków cybernetycznych - zastosowanie eksploracji danych Piła

Systemy wykrywania włamań (IDS) są ważnymi elementami obrony sieciowej, pomagającymi chronić przed coraz bardziej wyrafinowanymi cyberatakami. Niniejszy projekt ma na celu przedstawienie nowej techniki wykrywania anomalii, która może być wykorzystana do wykrywania nieznanych wcześniej ataków w sieci poprzez identyfikację cech ataku. Ta oparta na efektach metoda identyfikacji cech w unikalny sposób łączy klasteryzację k-średnich, selekcję cech NaiveBayes i klasyfikację drzew decyzyjnych C4.5 w celu znalezienia cyberataków z wysokim stopniem dokładności i wykorzystuje zbiór danych KDD99CUP jako dane wejściowe. Zasadniczo wykrywa czy ataki są obecne czy nie, jak IPSWEEP, NEPTUNE, SMURF.