【摘 要】
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为了保护网络免受入侵,入侵检测系统在维护任何组织中任何数据的机密性方面发挥着重要作用。我们通过混淆矩阵实现了本文的主要目标,并通过精确召回和F1 分数共享结果。在本文中,我们讨论并探索了 NIDS的准确性能,它可以使用神经网络算法检测网络中的多种类型的攻击。我们通过与不同类型的攻击进行比较,分析了我们模型的准确性。我们的主要目标是在不依赖于过去的经验和首次尝试的情况下检测不同类型的网络攻击。我们在
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为了保护网络免受入侵,入侵检测系统在维护任何组织中任何数据的机密性方面发挥着重要作用。我们通过混淆矩阵实现了本文的主要目标,并通过精确召回和F1 分数共享结果。在本文中,我们讨论并探索了 NIDS的准确性能,它可以使用神经网络算法检测网络中的多种类型的攻击。我们通过与不同类型的攻击进行比较,分析了我们模型的准确性。我们的主要目标是在不依赖于过去的经验和首次尝试的情况下检测不同类型的网络攻击。我们在本文中使用CICIDS2017数据集来评估所提出的模型,我们使用数据集中的所有插图进行综合检测。我们使用数据集来降低误报率。神经网络提高了入侵检测系统的准确性和性能,并为任何网络安全设备中的入侵检测提供了一种新的研究方法。我们在本文中讨论了深度学习和机器学习的不同算法。我们将解决检测入侵方法的挑战,并将为这些方法提供建议。在本文中,我们仅使用了一种技术,即神经网络用于 CICIDS2017数据集的二元和多分类问题。我们为深度学习模型准备数据有很多步骤。首先,我们通过一些机器学习技术对其进行清理,并从数据集中选择最重要的特征,然后对数据应用最小最大归一化技术。
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