IoT-Network-Intrusion-Detection-System-UNSW-NB15：基于机器学习的物联网网络入侵检测

IoT-Network-Intrusion-Detection-System-UNSW-NB15：基于机器学习的物联网网络入侵检测

IoT-Network-Intrusion-Detection-System-UNSW-NB15 Network Intrusion Detection based on various machine learning and deep learning algorithms using UNSW-NB15 Dataset 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/io/IoT-Network-Intrusion-Detection-System-UNSW-NB15

在当今数字化时代，网络安全问题日益突出，特别是在物联网（IoT）领域。物联网设备的广泛部署使得网络攻击面大大增加，如何有效识别并防御网络入侵成为了一个亟待解决的问题。本文将为您介绍一个基于机器学习的物联网网络入侵检测系统——IoT-Network-Intrusion-Detection-System-UNSW-NB15，帮助您了解其核心功能、技术分析、应用场景以及项目特点。

项目介绍

IoT-Network-Intrusion-Detection-System-UNSW-NB15 是一个基于机器学习和深度学习算法的网络入侵检测系统。该项目使用了 UNSW-NB15 数据集进行训练和测试。UNSW-NB15 数据集是一个针对物联网网络流量进行标注的数据集，包含了正常流量和多种类型的攻击流量。

项目技术分析

该项目采用了多种机器学习和深度学习算法来实现网络入侵检测，包括决策树、K-最近邻、线性回归、线性支持向量机、逻辑回归和多层感知器等。以下是部分算法的性能指标：

• 决策树分类器：在二分类任务中，准确率达到 98.09%，均方误差为 0.019，R2 分数为 89.56。
• K-最近邻分类器：在二分类任务中，准确率达到 98.31%，均方误差为 0.017，R2 分数为 90.74。
• 线性回归模型：在二分类任务中，准确率达到 97.81%，均方误差为 0.022，R2 分数为 88.21。

项目在数据预处理阶段对原始数据集进行了处理，包括去除空值、数据类型转换、one-hot 编码、数据归一化、特征选择等。这些预处理步骤有助于提高模型的性能和鲁棒性。

项目技术应用场景

物联网网络入侵检测系统可以广泛应用于智能家居、智能交通、智慧城市等多个领域。以下是一些典型的应用场景：

1. 智能家居安全：检测家庭网络中的异常流量，识别潜在的入侵行为，保障家庭信息安全。
2. 智能交通系统：监测交通网络中的异常行为，预防网络攻击，确保交通系统的正常运行。
3. 智慧城市安全：对城市物联网设备进行实时监控，及时发现并处理网络入侵事件，保障城市安全。

项目特点

IoT-Network-Intrusion-Detection-System-UNSW-NB15 具有以下特点：

1. 多算法支持：项目采用了多种机器学习和深度学习算法，用户可以根据实际需求选择合适的算法进行模型训练。
2. 易于部署：项目支持在 Jupyter Notebook 和 Google Colaboratory 等平台运行，方便用户进行模型训练和部署。
3. 数据预处理：项目对原始数据集进行了详细的预处理，包括去除空值、数据类型转换、特征选择等，降低了模型训练的难度。
4. 性能优异：项目中的模型在 UNSW-NB15 数据集上取得了较高的准确率和 R2 分数，证明了模型的性能和鲁棒性。

总之，IoT-Network-Intrusion-Detection-System-UNSW-NB15 是一个具有广泛应用前景的物联网网络入侵检测系统。通过深入了解该项目，您将能够更好地了解物联网网络入侵检测的技术原理和实践方法，为我国网络安全事业贡献自己的力量。

IoT-Network-Intrusion-Detection-System-UNSW-NB15 Network Intrusion Detection based on various machine learning and deep learning algorithms using UNSW-NB15 Dataset 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/io/IoT-Network-Intrusion-Detection-System-UNSW-NB15