# net-Security-homework
#### 介绍
研究生信息安全课程大作业，使用NSL-KDD数据集训练一个网络入侵检测模型，并用KDDCup和NSL-KDD数据集进行模型评估。
#### 使用环境
python == 3.7.9
scikit-learn == 0.19.1
numpy == 1.15.4
pandas == 1.1.2
#### 文件介绍
./data/ : 程序使用到的NSL-KDD网络入侵检测数据集和KDD-CUP网络入侵检测数据集
./model/ : 训练完成的基于SVM的网络入侵检测模型以及PCA降维模型
model_with_pca.ipynb: 训练利用PCA降维后的数据的网络入侵检测模型
model_no_pca.ipynb: 训练未使用PCA降维的数据的网络入侵检测模型
get_KDD_cup_data.ipynb: 处理KDD-CUP数据集
read_kddcup99.py: 将KDD-CUP数据集从特殊文件读如到.csv文件中
evaluate_model_with_kdddataset.ipynb: 使用KDD-CUP数据集对训练好的网络入侵检测数据集进行评估
#### 训练完成的模型
IDS_model-8-0.m: 使用PCA降维后的数据训练的网络入侵检测模型
NO_PCA_IDS_model.m: 使用未降维数据训练的网络入侵检测模型
pca_model.m: PCA降维模型
基于NSL-KDD数据集网络入侵检测模型并用KDDCup和NSL-KDD数据集进行模型评估python源码.zip
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2024-05-23
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基于NSL-KDD数据集网络入侵检测模型并用KDDCup和NSL-KDD数据集进行模型评估python源码.zip （27个子文件） 
code 
model_no_pca.ipynb 22KB get_KDD_cup_data.ipynb 43KB model_with_pca.ipynb 36KB data kddcup_data_corrected.csv 119.48MB kddcup_data.csv 144.39MB NSL_KDD-master 
KDDTrain+.txt 18.34MB KDDTrain+_20Percent.txt 3.67MB Small Training Set.csv 116KB Field Names.csv 1KB KDDTest+.csv 2.52MB KDDTest+.txt 3.3MB ReadMe.txt 200B KDDTest-21.txt 1.74MB KDDTrain20pre.csv 2.81MB .ipynb_checkpoints KDDTrain+-checkpoint.txt 18.34MB KDDTrain+-checkpoint.csv 13.94MB KDDTest+-checkpoint.txt 3.3MB KDDTrain+.csv 13.94MB
Field Names.docx 18KB Attack Types.csv 300B add_to_kdd_data.csv 3KB read_kddcup99.py 4KB evaluate_model_with_kdddataset.ipynb 25KB model pca_model.m 15KB IDS_model_8-0.m 7.28MB NO_PCA_IDS_model.m 8.76MB README.md 1KB资源评论
