Detecção de ameaças em segurança cibernética usando AI
Visão geral
O projeto "Detecção de ameaças em segurança cibernética usando a IA" visa desenvolver um sistema de detecção de ameaças usando algoritmos de aprendizado de máquina. O projeto consiste em várias etapas, cada uma das quais contribui para o objetivo geral de aumentar a segurança cibernética. Aqui está uma visão geral de cada etapa:
Etapa 1: Pré -processamento de dados (pré -processamento.ipynb)
- Esta etapa envolve o pré -processamento de dados para preparar o conjunto de dados para o aprendizado de máquina.
- O conjunto de dados usado é o conjunto de dados CIC-IDS2017, que deve ser armazenado na pasta "CSVS" localizada no mesmo diretório que o programa.
- Você pode acessar os arquivos do conjunto de dados aqui.
Etapa 2: Filtragem de dados de ataque (ataquesision.ipynb)
- Nesta etapa, o programa usa o arquivo "all_data.csv" para criar arquivos específicos de ataque.
- Esses arquivos de ataque são salvos no diretório "./attacks/" para análises adicionais.
- O conjunto de dados contém um total de 12 tipos de ataque, e esta etapa os separa para exame individual.
Etapa 3: Seleção de recursos e aprendizado de máquina (características.
- Esta etapa se concentra na seleção de recursos para os arquivos de ataque criados na etapa 2.
- O programa identifica os quatro recursos com o maior peso para cada arquivo.
- Esses recursos selecionados são usados como entrada para algoritmos de aprendizado de máquina.
Etapa 4: Avaliação do algoritmo de aprendizado de máquina (machinelearningsep.ipynb)
- A etapa final aplica sete algoritmos de aprendizado de máquina a cada arquivo de ataque várias vezes para avaliação robusta.
- Os resultados dessas operações são exibidos na tela e salvos no arquivo "./attacks/results_1.csv".
- Além disso, os gráficos de caixa e bigode representando os resultados são gerados.
- Os gráficos e os resultados são salvos na pasta "./attacks/result_graph_1/".
Fonte do conjunto de dados
Você pode acessar o conjunto de dados CIC-IDS2017 aqui.
