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基于KDDCUP99数据集，使用Tensorflow构建MLP，进行入侵检测分类。1、tensorflow理解   在Tensorflow中，用计算图来构建网络，用会话来具体执行网络。深入理解了这两点，我想，对于Tensorflow的设计思路，以及运行机制，也就略知一二了。   图（tf.Graph）：计算图，主要用于构建网络，本身不进行任何实际的计算。计算图的设计启发是高等数学里面的链式求导法则的图。我们可以将计算图理解为是一个计算模板或者计划书。   会话（tf.session）：会话，主

文章目录一、项目说明1、背景2、概述二、登录行为聚类过程1、数据读取：2、数据预处理和参数确定：（1）数据形式（2）初步业务特征选择（3）缺失值处理、标准化（4）聚类簇数选择（5）二次特征选择3、模型训练(2) 训练模型(3) 模型结果输出(4) 迭代聚类(5) 对多次聚类结果进行分析4、模型测试一、项目说明1、背景EDR通常会收集到大量的有关用户登录行为的告警日志，但并不是所有登录行为都是异常的，因此需更准确地辨别哪些登录行为异常行为。2、概述登录行为聚类分析，主要是以EDR所采集的公司内各终端

1、简介基于KDDCUP99数据集，利用逻辑回归方法进行入侵检测学习。具体代码参见我的githubhttps://github.com/allrivertosea/KDDCUP99_IDS_LR2、主要步骤第一步，数据预处理：对KDDCUP99原始数据集进行处理，使其成为适合进行学习的形式。进行特征选择，降低维度。第二步，调参：网格搜索最优参数组合。第三步，模型训练与测试：利用训练集进行模型训练，利用测试集进行测试，计算各种评价指标，绘制ROC曲线等。3、具体执行3.1、数据预处理   

背景知识KDD是数据挖掘与知识发现（Data Mining and Knowledge Discovery）的简称，KDD CUP是由ACM（Association for Computing Machiner）的 SIGKDD（Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining）组织的年度竞赛。”KDD CUP 99 d...

一、端点检测与响应端点：台式机、服务器、移动设备和嵌人式设备等。攻击者往往首先利用目标网络中的脆弱端点建立桥头堡，再通过进一步的漏洞利用来构筑长期驻留条件，最终迈向既定目标。端点检测与响应（(Endpoint Detection and Response，EDR）：完全不同于以往的端点被动防护思路，而是通过云端威胁情报、机器学习、异常行为分析、攻击指示器等方式，主动发现来自外部或内部的安全威胁...

一、简介如果是在windows环境，可以使用wireshark直接抓包，如果是在linux环境下，可以使用tcpdump命令进行抓包。tcpdump是Linux系统下的一款抓包命令集，工作原理是基于网卡抓取流动在网卡上的数据包。在Linux系统中由于tcpdump命令的简单和强大，我们一般直接使用tcpdump命令来抓取数据包。保存为.pcap文件后，拖下来在wireshark中分析。二、主...