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IoT23-network-traffic-anomalies-classification: 基于IoT23数据集的网络流量异常分类...

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简介：
本项目基于IoT23数据集进行网络流量分析，旨在识别和分类物联网环境中的异常行为，增强网络安全防护能力。 网络流量异常的检测和分类实验基于数据集的不同版本进行。 ### 1. 先决条件 #### 1.1 安装项目依赖项 | 序号 | 名称 | 版本 | 描述 | | ---- | ------------ | ------- | --------------------- | | 1 | Python | 3.8.8 | 程式语言 | | 2 | scikit-learn | 0.24.1 | Python机器学习工具 | | 3 | NumPy | 1.19.5 | Python科学计算工具 | | 4 | pandas | 1.2.2 | Python中的数据分析和数据处理工具| | 5 | Matplotlib | 3.3.4 | Python可视化库 | | 6 | seaborn | 0.11.1 | 统计数据可视化 | | 7 | psutil | 5.8.0 | 跨平台库，用于检索Python中正在运行的进程和系统利用率（CPU、内存、磁盘、网络、传感器）的信息| | 8 | plotly | 0.3.7 | 可视化库 | | 9 | joblib | -- | Python对象序列化的模型序列化工具| #### 1.2 下载并提取数据集 下载较轻版本的数据集（存档大小约为8.8GB），该版本仅包含带标签的流而没有pcaps文件。然后，从存档中提取文件（大小约44GB）。 ### 2 安装项目 - 克隆此仓库。 - 安装缺少的库。 - 打开config.py并进行相应的配置修改。

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  • IoT23-network-traffic-anomalies-classification: 基于IoT23数据集的网络流量异常分类...
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    本项目基于IoT23数据集进行网络流量分析，旨在识别和分类物联网环境中的异常行为，增强网络安全防护能力。 网络流量异常的检测和分类实验基于数据集的不同版本进行。 ### 1. 先决条件 #### 1.1 安装项目依赖项 | 序号 | 名称 | 版本 | 描述 | | ---- | ------------ | ------- | --------------------- | | 1 | Python | 3.8.8 | 程式语言 | | 2 | scikit-learn | 0.24.1 | Python机器学习工具 | | 3 | NumPy | 1.19.5 | Python科学计算工具 | | 4 | pandas | 1.2.2 | Python中的数据分析和数据处理工具| | 5 | Matplotlib | 3.3.4 | Python可视化库 | | 6 | seaborn | 0.11.1 | 统计数据可视化 | | 7 | psutil | 5.8.0 | 跨平台库，用于检索Python中正在运行的进程和系统利用率（CPU、内存、磁盘、网络、传感器）的信息| | 8 | plotly | 0.3.7 | 可视化库 | | 9 | joblib | -- | Python对象序列化的模型序列化工具| #### 1.2 下载并提取数据集 下载较轻版本的数据集（存档大小约为8.8GB），该版本仅包含带标签的流而没有pcaps文件。然后，从存档中提取文件（大小约44GB）。 ### 2 安装项目 - 克隆此仓库。 - 安装缺少的库。 - 打开config.py并进行相应的配置修改。
     
  • IoT23-实验记录
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    IoT23-实验记录是一系列关于物联网技术探索与实践的日志集合，涵盖了从概念设计到实际操作的各项细节和心得体会。 ml-experiments-iot23 使用IoT23数据集进行的机器学习实验 1. **先决条件（工具和技术）** - Python版本：3.8.8 - 机器学习库：scikit-learn 版本0.24.1 - 科学计算工具：NumPy 版本1.19.5 - 数据分析和数据处理工具：Pandas 版本1.2.2 - 可视化库：Matplotlib版本3.3.4 和 Seaborn版本0.11.1 - 系统信息检索库：psutil 版本5.8.0，用于获取Python中正在运行的进程和系统利用率（CPU、内存、磁盘、网络等）的信息。 - 对象序列化工具：pickle 用于模型序列化的Python对象序列化。 2. **如何运行此示例** 下载并解压仓库文件。打开config.py 并修改“iot23_dataset_location”以指向数据集中的iot23_small 文件夹，然后按照说明进行操作即可开始实验。
     
  • network-traffic-metrics:利用Prometheus和Grafana监测网络流量
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    network-traffic-metrics项目专注于运用Prometheus与Grafana这两款强大工具来监控和分析网络流量数据。通过实时收集关键指标并生成可视化报表，它为优化网络性能提供了有力支持。 网络流量指标可以查看按服务器和客户端细分的入站和出站的所有网络流量。这些数据以字节（bytes）和包数（packets）的形式导出到Prometheus，并被标记为源地址(src)、目标地址(dst)、服务(service)以及协议(proto)等信息。此外，还提供了一个预构建的Grafana仪表板来帮助阅读文档并获取更多支持。 为了监视内部网络与互联网之间的通信情况，通常需要在设备上配置一个桥接网络接口，这样流量才能通过该接口流动。例如，在一台Raspberry Pi上设置LAN（eth0）和WAN（eth1）的桥接以实现这一目的。这同样适用于任何您希望进行监控的特定网络接口。 要运行此代码，请确保您的设备安装了Python 3.7或更高版本，然后按照以下步骤操作： ``` git clone https://github.com/zaneclaes/network-traffic-metrics.git pip install ... ``` 请注意，上述命令中的`...`部分需要根据实际需求补充完整。
     
  • 基于神经网络的异常流量检测
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    本研究提出了一种基于深度神经网络技术的新型异常流量检测方法，旨在提高网络安全防御能力，有效识别和应对未知威胁。 项目介绍 本项目为基于神经网络的流量异常检测——Traffic Anomaly Detection based on Neural Network。随着网络规模的不断扩大，危害系统资源的风险也在增加。入侵检测系统（IDS）有助于识别恶意入侵行为，保护网络安全。本项目采用基于网络的IDS，并结合流行的深度神经网络技术，实现基于深度学习模型的流量异常检测。 研究内容 网络入侵检测系统（NIDS）被设计用来有效防御各种类型的网络攻击，并进一步确保网络系统的正常运行。目前主要的研究方向是通过分析网络流量来识别正常和异常行为的方法。本项目尝试将神经网络模型应用于入侵检测中，以解决高误报率的问题。 技术要求 预处理数据集 选择CICIDS2017作为数据集，这是加拿大网络安全研究所于2017年发布的数据集。 使用Pandas对CICIDS2017数据集进行预处理，包括清洗和标准化操作。 建模 利用TensorFlow中的Keras库建立深度神经网络或长短期记忆（LSTM）模型。 优化模型并调整超参数。 模型设计流程 数据预处理：整合、选取特征，并转换特征的数据类型。
     
  • 基于Python的神经网络流量异常检测
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    本研究利用Python编程语言开发神经网络模型，旨在有效识别和预测网络流量中的异常行为，保障网络安全与稳定。 【作品名称】：基于Python神经网络的流量异常检测 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：本项目为基于神经网络的流量异常检测（Traffic Anomaly Detection based on Neural Network）。随着网络规模的不断扩大，危害系统资源的风险也在增加，而入侵检测系统（IDS）有助于检测恶意行为。该项目使用基于网络的IDS，并结合流行的深度神经网络技术，实现基于深度学习的流量异常检测。 【技术要求】： - 数据预处理 - 使用CICIDS2017数据集进行实验。 - 利用Pandas对CICIDS2017数据集进行清洗和标准化处理。 - 模型建立与优化 - 构建深度神经网络（DNN）或长短期记忆模型（LSTM）来检测异常流量。 - 使用TensorFlow平台中的Keras库构建神经网络模型，并通过调整超参数等方式进行模型优化。
     
  • 网络流量在线分析系统的设计与实现(C语言)——Network Traffic Analyse
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    本项目旨在设计并实现一个基于C语言的网络流量在线分析系统。通过实时监控和解析数据包，该系统能够提供详细的网络使用情况分析，帮助用户优化网络性能和安全防护策略。 《网络流量在线分析系统的设计与实现（C语言）》介绍了一个具备多种功能的系统设计：实时抓取并显示网络数据；解析及展示各种网络协议；将捕获的数据包根据源IP、目的IP、源端口、目的端口以及使用的协议聚合成双向流，并存储在哈希链表中；统计和展现固定时间间隔内的流量统计数据，包括上行与下行的包数和大小等。具体来说，该系统能够实时抓取网络中的数据包并在程序界面上即时显示出来，支持用户设定过滤条件以捕获特定的数据包；分析各种协议格式并展示其结构信息；将采集到的信息按照连接方式组织，并在固定时间间隔内（例如每30分钟）计算每个时间段内的流量统计指标。
     
  • 异常网络流量行为分析系统
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    异常网络流量行为分析系统是一款先进的网络安全工具，能够实时监测和识别网络中的可疑活动与威胁，确保数据传输的安全性和稳定性。 传统入侵及异常检测系统在应对高级持续性威胁（APT）方面显得力不从心。经典的威胁检测系统主要依赖于报文内容特征匹配以及统计阈值来进行识别。对于已知特征的威胁，这类系统的检测效果较好；但对于像APT这样具有未知特征的威胁，则几乎无能为力。 基线检测系统则基于统计方法来确定和预测正常范围，在流量或行为明显偏离时判定为异常情况。然而，当遭遇突发事件冲击时，该类系统的误报率会显著增加。由于APT善于自我隐藏，难以引发明显的统计变化，因此这类威胁也变得更为难于发现和识别。
     
  • 基于集成分类器的恶意网络流量识别
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    本研究提出了一种基于集成学习方法的恶意网络流量识别技术，通过组合多个分类模型提高检测准确率和鲁棒性。 为解决当前网络大数据环境中因部分攻击步骤样本缺失而导致的攻击模型训练准确性不足的问题以及现有集成分类器在构建多级分类器方面的局限性，本段落提出了一种基于多层集成分类器的恶意网络流量检测方法。该方案首先运用无监督学习框架对数据进行预处理，并将其聚类成不同的簇；同时，针对每个簇执行噪音处理操作。随后，设计一个多层集成分类器MLDE来识别和评估网络中的恶意流量。 在构建MLDE时，底层采用基础分类器，而上层则选用不同类型的元分类器（如bagging、AdaBoost等）。这种分层次的结构不仅简化了框架的设计流程，还能够高效地并行处理大规模数据集。此外，该架构具备动态调整集成规模的能力，以适应不同的数据量需求。 实验结果表明，在MLDE体系中当底层使用随机森林分类器，第二层采用bagging集成方法和第三层应用AdaBoost算法时，其检测性能达到了最优状态，AUC值可高达0.999。
     
  • 网络流量分类：提取和分析数据
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    本项目聚焦于利用机器学习技术对网络流量进行精细分类。通过深入分析大量网络数据，开发有效的特征提取方法，并应用不同的算法模型以提高分类准确率，旨在为网络安全及服务质量优化提供有力支持。 Network_Traffic_Classification 用于提取并分析网络流量数据。
     
  • 基于大数据分析的网络异常检测技术
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    本研究聚焦于利用大数据分析方法来提升网络安全性，特别关注如何通过先进的数据处理技术和算法模型识别并防范网络中的潜在威胁和异常活动。 随着网络结构的日益复杂化，网络故障发生的概率逐渐增加，给网络管理带来了更大的挑战。其中一个重要任务是通过监测网络设备的工作状态来及时发现异常情况，并提前采取措施以减少潜在损失。尽管业界已经进行了大量关于故障诊断的研究工作，但仍然存在告警信息丢失和虚报严重等问题。为此，本段落提出了一种基于大数据分析的网络性能预测方法，旨在改变传统的“先报警再处理”的故障管理流程，实现对网络故障进行预警的功能。这将有助于提高网络的整体可用性和可靠性。