Программа для обнаружения и предотвращения вторжений (IDS/IPS) на основе статистических методов и устойчивых алгоритмов машинного обучения

Abstract

Программа реализует две усовершенствованные модели для обнаружения и предотвращения вторжений – RandomForestClassifier для классификации с добавлением нейронной сети для отбора признаков и VotingClassifier, содержащую модели RandomForestClassifier и XGBClassifier. Достигнутые показатели: accuracy (0.988) для первой модели и precision (1.0) для второй модели при обучении на одной и той же сбалансированной и предобработанной подвыборке веб-атак WebAttacks набора данных CICIDS2017. Программа предназначена для выявления и предотвращения несанкционированного доступа к информационным ресурсам. Программа может использоваться для разработки новых методов защиты от вторжений и внедрения их в существующие IDS/IPS. Функциональные возможности программы: позволяет анализировать сетевой трафик и события с целью выявления и предотвращения потенциальных атак и аномальной активности в сети. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows 10 и выше.