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概要

Amogh-labが開発したAIベースのネットワーク侵入検知器は、CICIDS 2017データセットを活用しており、ランダムフォレストモデルを用いてネットワークトラフィックの異常を検知します。

特徴

• テクノロジースタック: Python、scikit-learn、pandas、numpy、Jupyter Notebook、joblibを使用し、効率的なデータ処理とモデル作成を実現。
• データセット: CICIDS 2017データセットを基にしており、現実的なネットワーク環境での侵入を想定したデータが含まれています。
• モデル: ランダムフォレストモデルを使用して、異常検知の精度を高めています。

このプロジェクトは、ネットワークの安全性を向上させるための強力なツールを提供します。特に、AI技術を取り入れることで、システムのリアルタイムパフォーマンスの向上が期待されます。