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【课题】机器学习&入侵检测

新手773263 2558

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实际上,该课题相当于是用机器学习的方法完成一个数据分类问题。把数据直接塞进模型就能够给出一个结果,可是不明白的是,在一个数据包中,哪些数据能够有明显的意义来区别入侵攻击类型呢?
比如,一个数据集KDDCUP99,有41个特征,数据集中有5大类的攻击类型Dos、U2R、R2L以及Probe。怎么能够看出来什么样子的数据是属于Dos,什么样子的是数据U2R呢?

解决该疑问,预计可以帮助到 9427 人!

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sangfor_1155 发表于 2019-3-2 09:11
  
DOS, denial-of-service. 拒绝服务攻击,例如ping-of-death, syn flood, smurf等;
R2L, unauthorized access from a remote machine to a local machine. 来自远程主机的未授权访问,例如guessing password;
U2R, unauthorized access to local superuser privileges by a local unpivileged user. 未授权的本地超级用户特权访问,例如buffer overflow attacks;
PROBING, surveillance and probing, 端口监视或扫描,例如port-scan, ping-sweep等。
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请点这里
Sangfor2419 发表于 2019-3-2 09:42
  
您好。具体的判断依据是根据人工智能算法分析判断的。具体如何判断哪些数据是攻击哪些数据是正常数据,这个要根据具体的网络环境分析。
sangfor_1155 发表于 2019-3-15 21:36
  
您好 请问此问题是否已经解决?如果还未解决,请跟踪说明;如果已经处理,方便的时候请分享下处理方法,方便其他遇到类似的用户参考;
ps
分享处理方法有S豆奖励的哦
谢谢
程吉瑞 发表于 2019-3-20 01:13
  
判断攻击属于那一类,将数据包特征值对对应特征的权重与之前已有的特征库参赛进行比较,可以余弦求相似度。

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