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kdd 99 -cnn神经网络 网络安全
kdd 99 -cnn神经网络 网络安全
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网络安全
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网络安全 kdd 99 数据集 写论文做试验专用
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Anomaly-Detection-KDD99-CNNLSTM:使用机器学习和深度学习的入侵检测系统
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异常检测-KDD99-CNNLSTM 这是一个使用三个模型开发的项目,用于对KDD99数据集上的倾斜数据包进行分类。 使用了三层:KNN,CNN + LSTM和随机森林分类器。 该项目是一个基于研究的项目,与单独使用任何给定模型相比,该模型在性能上均略有提高。 KDD'99数据集按原样使用,并且已作为项目源的一部分进行了预处理。 最终精度为0.97833。 单个模型的个体精度为: KNN:
kdd 99 ---cnn神经网络
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分析、测试、验证全套kddcup1999数据集
CNN处理kdd99数据集(tensorflow实现)
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基于Tensorflow用CNN(卷积神经网络)处理kdd99数据集,代码包括预处理代码和分类代码,准确率99.6%以上,并且快速收敛至最优值。 (Based on Tensorflow (convolutional neural network) processing KDD99 data set based on CNN, the code includes preprocessing cod
kddcup 数据两层CNN入侵检测
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利用CNN对kddcup99的数据集进行入侵检测
KDD99入侵检测数据预处理和分类源代码及数据集.zip
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1、内容概要:本资源主要基于Python实现kdd99入侵检测数据集预处理,搭建DNN和CNN神经网络实现kdd99入侵检测分类,适用于初学者学习入侵检测分类使用。 2、入侵检测数据集: 该数据集是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的9个星期的网络连接数据,分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。KDD99数据集总共由500万条记录构成,它还提供一个10%的训练子集kddcup.data_10
CNN处理kdd99数据集(tensorflow实现).zip
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亲测好用 基于Tensorflow用CNN(卷积神经网络)处理kdd99数据集,代码包括预处理代码和分类代码,准确率99.6%以上,并且快速收敛至最优值。 (Based on Tensorflow (convolutional neural network) processing KDD99 data set based on CNN, the code includes preprocessi
KDD99数据集的归一化
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将KDD99数据集中的符号性变成数值化,编程语言是Python; KDD数据集的每条连接记录是有38个数字特征和3个符号型特征组成,要相对数据进行处理首先要进行数据的标准化。符号型特征数值化。采用属性映射的方法
已经过归一化离散化处理的亲测可用的kdd99数据集
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压缩包里有TXT和arff两种格式数据均已处理完毕,也可以将数据转为其他格式,用于学习入侵检测和网络态势感知的仿真挺不错,可以直接用weka进行简单的分类预测。
ids-kdd99 ids-kdd99
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KDD99-SVM.zip_KD99 svm_SVM KDD99_SVM 入侵检测_svm kdd_入侵检测系统
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根据SVM,基于向量机算法的入侵检测系统,依托的是KDD99数据集
kdd99-scikit:scikit-learn通过决策树和神经网络解决kdd99数据集的问题
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kdd99-scikit scikit-learn使用决策树(CART)和多层感知器解决kdd99数据集的解决方案Kdd99数据集简介是建立一个网络入侵检测器,这是一种能够区分“不良”连接(称为入侵或攻击)和“良好”正常连接的预测模型。...
基于机器学习的KDD-CUP99网络入侵检测数据集的分析.pdf
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kddcup99 数据集
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KDDCup99的原始数据来自于1998年的DARPA入侵检测评估项目,所有的网络数据来自于一个模拟的美国空军局域网,网络中加了很多模拟的攻击。实验的训练数据为7周的网络流量,这些网络流量包含有约500万条网络连接;实验的测试数据为2周的网络流量,包含有约200万条网络连接。虽然年代有些久远,但KDD99数据集仍然是网络入侵检测领域的事实Benckmark,为基于计算智能的网络入侵检测研究奠定基础
kddcup99数据集
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用于入侵检测的数据测试集,很好用的。如果真的对你有帮助,那真是太好了。
kddcup99-master(1)_标准化处理_knn分类_knn_kddcup99_分类;_
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使用Knn算法对KDDcup99进行分类处理,包含部分数据集,并对数据集进行了预处理,包括特征选择,标准化,归一化等;
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采用python进行特征归一化处理的kdd99数据集。采用的是包含了百分之10的那个数据子集处理的
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摘要在分别对ART-2神经网络和入侵检测原理进行介绍的基础上,指出用ART-2神经网络作为入侵检测系统检测算法的可行性。利用 KDD CUP-99 数据集对算法
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KDDCUP99数据集大全,包括总数据集,训练集,测试集等等。。。
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文件夹包括data子文件夹(里面是用于训练卷积神经网络的CIFAR-10数据集)、CIFAR-10.ipynb(里面是卷积神经网络的实现代码,在jupyter里运行它便可以训练自己的卷积神经网络)。文件夹中其他文件是写代码时我做测试用,不影响对最后的结果,可以不看。代码准确无误,下载后直接运行,不需要改动。
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对网络异常进行分类有利于管理员更好地管理网络,然而单一的分类器存在对各类异常的分类效果不均衡,不够全面等问题。鉴于此在研究了常用于分类的概率神经网络(Probability Neural Network,PNN)算法和朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,NBC)算法的基础上提出了一种融合NBC与PNN的网络异常分类模型。该模型将PNN与NBC对各类网络异常的分类精度作为
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kdd_cup99部分数据的分类整理。
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CNN-master.zip
(5个子文件)
CNN-master
data
ga_kdd99
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478KB
train_10percent.csv
11.17MB
cnn_1d.py
1KB
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# CNN for kdd99 plantform:win10+keras(gpu)
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