مقالات و تحقیق آماده
ارائه محصولات فایلی و دانلودی برای شما عزیزان
مقالات و تحقیق آماده
ارائه محصولات فایلی و دانلودی برای شما عزیزاندانلود تشخیص نفوذ شبکه با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین: (مجموعه داده UNSW-NB15)
تشخیص نفوذ شبکه با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین: (مجموعه داده UNSW-NB15)
فرمت فایل دانلودی: .rarفرمت فایل اصلی: docx, py
تعداد صفحات: 8
حجم فایل: 9792 کیلوبایت
قیمت: 81000 تومان
در این تحقیق از پنج الگوریتم یادگیری ماشین(جنگل تصادفی، درخت تصمیمگیری، رگرسیون لجستیک، k نزدیکترین همسایه و شبکه عصبی مصنوعی) برای تشخیص حمله استفاده شده است. در این تحقیق برای ارزیابی الگوریتمها از مجموعه داده مرجع UNSW-NB15 استفاده شده است. یک مجموعه داده نسبتاً جدید که حاوی مقدار زیادی داده ترافیک شبکه با 9 کلاس از حملات شبکه است. نتایج در محیط ژوپیتر(Jupyter) پایتون نشان میدهد که الگوریتم جنگل تصادفی به بالاترین درصد صحت دست یافته است. همچنین از تکنیک نمونهبرداری بیش از حد اقلیت ترکیبی(SMOTE) برای مشکل عدم تعادل کلاسها استفاده شده است. پس از اعمال SMOTE، الگوریتم جنگل تصادفی با 24 ویژگی انتخاب شده با روش تجزیه و تحلیل مؤلفههای اصلی(PCA) به درصد صحت بالاتری دست یافته است.
پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.
دانلود سایر پروژه
تشخیص نفوذ شبکه با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین: (مجموعه داده UNSW-NB15)
تشخیص نفوذ شبکه با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین: (مجموعه داده UNSW-NB15)
فرمت فایل دانلودی: .rarفرمت فایل اصلی: docx, py
تعداد صفحات: 8
حجم فایل: 9792 کیلوبایت
قیمت: 81000 تومان
در این تحقیق از پنج الگوریتم یادگیری ماشین(جنگل تصادفی، درخت تصمیمگیری، رگرسیون لجستیک، k نزدیکترین همسایه و شبکه عصبی مصنوعی) برای تشخیص حمله استفاده شده است. در این تحقیق برای ارزیابی الگوریتمها از مجموعه داده مرجع UNSW-NB15 استفاده شده است. یک مجموعه داده نسبتاً جدید که حاوی مقدار زیادی داده ترافیک شبکه با 9 کلاس از حملات شبکه است. نتایج در محیط ژوپیتر(Jupyter) پایتون نشان میدهد که الگوریتم جنگل تصادفی به بالاترین درصد صحت دست یافته است. همچنین از تکنیک نمونهبرداری بیش از حد اقلیت ترکیبی(SMOTE) برای مشکل عدم تعادل کلاسها استفاده شده است. پس از اعمال SMOTE، الگوریتم جنگل تصادفی با 24 ویژگی انتخاب شده با روش تجزیه و تحلیل مؤلفههای اصلی(PCA) به درصد صحت بالاتری دست یافته است.
پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.