Advertisement

CNN处理kdd99数据集，采用tensorflow框架实现。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
经过实际验证，该方法表现出优异的性能。利用Tensorflow框架，采用卷积神经网络（CNN）对KDD99数据集进行了处理，其中包含预处理模块和分类模块。实验结果显示，其准确率能够达到99.6%以上，并且能够迅速地逼近最优解。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用TensorFlow实现CNN对KDD99数据集的处理
    优质
    本项目利用TensorFlow框架搭建卷积神经网络(CNN)，用于分析和分类大规模网络安全数据集KDD99，有效识别各类网络攻击。 使用TensorFlow框架并通过卷积神经网络（CNN）处理KDD99数据集的代码包括预处理步骤和分类模型设计。该方法能够实现超过99.6%的准确率，并且能够在训练过程中快速收敛到最优值。
     
  • 使用TensorFlow实现的CNN对KDD99数据集进行处理
    优质
    本项目利用TensorFlow框架搭建卷积神经网络(CNN)，针对KDD99数据集进行深度学习模型训练与网络安全入侵检测分析。 使用TensorFlow框架并通过卷积神经网络（CNN）处理KDD99数据集的代码包括预处理部分和分类部分。该模型在训练过程中能够达到超过99.6%的准确率，并且快速收敛至最优值。
     
  • CNN应用在KDD99数据集上的TensorFlow实现.zip
    优质
    本资源为使用Python深度学习框架TensorFlow，在标准入侵检测数据集KDD99上实现卷积神经网络(CNN)模型的应用示例，旨在提供网络安全领域内的异常检测方法。 通过亲身体验发现，在TensorFlow框架下使用卷积神经网络（CNN）处理KDD99数据集非常有效。该方案包含预处理代码与分类代码，并且在准确率上达到了超过99.6%的水平，同时能够迅速收敛到最优值。
     
  • KDD99数据集的规范化处理
    优质
    本文介绍了针对KDD99数据集进行规范化处理的方法和步骤，旨在提高入侵检测系统的性能。通过标准化特征值范围，优化机器学习模型训练效果。 在使用Python对KDD99数据集进行处理时，需要将其中的符号性特征转换为数值化形式，并且要先对所有数字特征进行标准化处理。该数据集中每条连接记录包含38个数字特征以及3个符号型特征。为了使这些非数值属性能够被机器学习算法使用，可以采用属性映射的方法来实现符号型特征的数值化过程。
     
  • 基于CIFAR10数据集的TensorFlow CNN实现
    优质
    本项目利用TensorFlow框架，构建并训练了一个卷积神经网络模型，专门针对CIFAR-10图像分类任务进行优化。 该压缩包包含了使用TensorFlow在CIFAR10数据集上实现的卷积神经网络代码以及多个测试结果的图片。
     
  • 利用MATLAB实现数据的实时采集与处理
    优质
    本项目旨在通过MATLAB平台开发一套高效的数据实时采集和处理系统，以支持科研及工业应用中的复杂数据分析需求。 ### 基于MATLAB的数据实时采集与处理的实现 #### 重要知识点解析 ##### 1. MATLAB与SIMULINK简介 - **MATLAB**：是一种高级编程语言和交互式环境，广泛应用于数学计算、算法开发及数据可视化等领域。它提供了一个强大的平台进行复杂的数学运算，并支持用户自定义函数以简化复杂任务的执行。 - **SIMULINK**：是MATLAB的一个附加组件，用于系统级设计、模拟以及自动代码生成等多域仿真应用。它可以处理连续和离散时间系统的多种应用场景，如控制系统的设计与信号处理。 ##### 2. USB-CAN转接卡的设计与实现 - **背景**：传统CAN总线通信通常依赖于RS232接口的适配器或PC机上的ISA/PCI插槽设备。然而这些方法存在传输速率低、设计复杂且不易扩展的问题，本段落提出了一种新型USB-CAN转接卡设计方案以提高灵活性和性能。 - **设计参数**： - 数据传输速率：波特率范围从5Kbit/s到1Mbit/s - USB总线标准：兼容USB1.1协议，并使用标准的USB设备A/B插座 - CAN总线接口：采用DB9针型插头，符合DeviceNET和CANopen标准 - 支持CAN2.0B协议（包括对CAN2.0A的支持） - 可通过USB或外接电源供电 - **设计思想**： 设计的核心在于在现有网络中增加一个数据采集节点。该节点能够从网络获取数据并通过USB总线传输到PC机进行分析和存储。 - **具体实现**： - 硬件选择包括89CS52单片机、SJA1000 CAN控制器及PCA82C250接口芯片，确保与CAN标准兼容；同时选用合适的USB控制芯片以支持设备节点功能。 ##### 3. MATLAB与USB-CAN转接卡的集成 - **MEX文件接口**：MATLAB提供了通过外部函数与环境交互的功能。本段落利用该技术实现了对USBCAN转接卡的数据采集、处理和仿真。 - **功能实现**： 利用设计好的USBCAN转接卡，可以实现在MATLAB环境下进行CAN总线数据的实时读取、分析及存储等操作，并在SIMULINK中开展控制系统仿真实验。 #### 结论 本段落详细介绍了基于MATLAB的数据采集与处理过程，展示了如何结合USB和CAN技术的优点设计通信适配器。通过该方案实现了对CAN总线信息的有效管理，并为类似的硬件研究提供了有价值的参考和技术支持。
     
  • 电力通信网络数据采集框架设计与实现.pdf
    优质
    本文档探讨了电力通信网络中高效、可靠的数据采集系统的设计与实施，旨在提高电网信息系统的运行效率和安全性。 电力运维数据采集功能对于获取电力通信网各级网管系统的运行维护数据至关重要，并直接影响着电网的正常运作。本段落结合当前电力通信网络的实际状况以及各类运维支撑系统的情况，深入研究并分析了电力通信运维的数据采集接口技术和收集模式，为提高电力运维系统的效率提供了理论依据。 随着电网规模迅速扩大，设备数量增加与人员配置之间的矛盾愈发明显。在这种背景下，以网元设备和各级网络管理系统为核心，结合多个专业领域，打通数据链路，在不同层面进行电力数据的采集和分析变得尤为重要。这不仅有助于开展针对性的网络运维工作，并为决策提供依据。 电力通信网中综合网管系统通常通过两种途径获取设备告警、资源及运行状态的数据：一是借助于北向接口（如Q3, CORBA, SOAP, Tl等）从专业网管系统采集，二是直接与网元设备连接并通过SYSLOG、NETFLOW和TELNET等私有协议进行数据收集。通过综合分析这两种方式的优缺点后，创新性地提出了将两者结合的新技术方案，并基于CORBA架构及北向接口标准开发了符合TMF814规范的南向接口，实现了分布式网管信息的集中采集。 此外，在响应国家电网对统一北向接口标准化的要求时，《Acro View》网络管理系统提出了一种基于SNMP协议实现网管北向接口软件的设计方案。同时针对私有接口数据收集的需求和现状，设计并实施了一个以Apache Ant为基础的数据管理平台，并通过实验验证了其实际应用价值。 本段落还探讨了在现有电力通信运维系统中，从设备、网元管理系统、综合管理系统等不同层次进行电力运行维护信息采集的技术方法及模式。这为提升整个系统的运作效率提供了坚实的理论支持。
     
  • 多线程处理框架在相机采集、处理和显示中的应用
    优质
    本项目探讨了多线程技术在相机图像采集、实时处理及流畅展示全流程的应用，显著提升了系统的响应速度与用户体验。 相机采集、处理与显示的多线程技术是指利用多个线程同时进行图像数据的获取、分析及展示任务。其中，一个线程专门负责从相机设备中读取原始图片信息；另一个则专注于对这些原图资料执行各种算法和加工步骤；最后一个则是将经过优化后的视觉内容呈现给用户界面。通过采用这种并行处理架构，可以显著提升图像数据的处理速率与质量水平，并确保实时性及稳定性不受影响。 此外，还提供了一套基于C++语言开发的基础代码模板用于实现上述功能模块化集成方案，在实际应用中可根据特定硬件接口文档以及项目目标对现有框架进行适当调整或扩展。
     
  • KDD99入侵检测数据的预处理与分类源码及数据集
    优质
    本资源包含用于KDD99入侵检测竞赛的数据预处理代码和完整数据集，旨在帮助研究人员和学生进行机器学习模型训练与评估。 对于入侵检测的研究需要大量有效的实验数据。这些数据可以通过抓包工具采集，例如Unix下的Tcpdump或Windows下的libpcap，也可以使用专门的软件如Snort来捕捉数据包，并生成连接记录作为数据源。 本段落采用的数据集是KDDCup99网络入侵检测数据集，该数据集用于基于数据挖掘技术的研究。
     
  • KDD99入侵检测数据的预处理与分类源码及数据集.zip
    优质
    本资源包含用于KDD99入侵检测竞赛的数据预处理和分类代码，以及原始数据集，适用于网络安全研究与学习。 本资源主要基于Python实现kdd99入侵检测数据集的预处理，并搭建DNN（深度神经网络）和CNN（卷积神经网络）模型进行分类，适用于初学者学习入侵检测技术。 KDD99数据集是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的九周内的网络连接记录。该数据集被分为已标记的训练部分以及未标注的测试部分。整体而言，它包含500万条记录，并提供了一个10%的训练子集（kddcup.data_10_percent_corrected）和一个测试子集。 资源中包括两个Python脚本：Handle_data.py用于对KDD99数据进行预处理；另外还有两个分类模型的相关代码，分别是基于DNN的入侵检测分类器（Kdd_dnn.py），以及基于CNN的入侵检测分类器（kdd_cnn.py）。此外还提供了一个经过预处理的数据文件“kddcup.data_10_percent_corrected.xls”。