基于机器学习的僵尸网络检测方法

简介：
本研究提出了一种基于机器学习技术的新型僵尸网络检测方法，通过分析网络流量数据，有效识别和防范僵尸网络攻击。 基于机器学习的僵尸网络检测是一种利用不同分类器分析网络流量以识别僵尸网络入侵的方法。这种方法使用包括神经网络、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归以及K最近邻在内的多种机器学习算法，旨在提供一个准确且高效的解决方案来对抗传统的数据包分析方法所面临的不准确性与耗时问题。 该项目采用了一系列特定的机器学习分类器进行实施： - 神经网络 - 决策树 - 逻辑回归 - 支持向量机 - 高斯朴素贝叶斯 - K最近邻 为实现这一目标，项目使用了CTU-13数据集，该数据集中包含了多种场景下的网络流量样本，其中包括正常流量和僵尸网络活动。具体而言，该项目利用其中的场景一来进行模型训练与测试。 为了运行此项目的机器学习模型，在Python环境中需要安装以下库： - numpy - pandas - scikit-learn - keras 通过上述步骤能够有效地评估并应用所开发的各种检测模型来识别潜在的僵尸网络活动。