Model wykrywania atakow cybernetycznych - zastosowanie eksploracji danych

Systemy wykrywania wlama? (IDS) s? wa?nymi elementami obrony sieciowej, pomagaj?cymi chronic przed coraz bardziej wyrafinowanymi cyberatakami. Niniejszy projekt ma na celu przedstawienie nowej techniki wykrywania anomalii, która mo?e byc wykorzystana do wykrywania nieznanych wcze?niej ataków w sieci poprzez identyfikacj? cech ataku. Ta oparta na efektach metoda identyfikacji cech w unikalny sposób l?czy klasteryzacj? k-?rednich, selekcj? cech NaiveBayes i klasyfikacj? drzew decyzyjnych C4.5 w celu znalezienia cyberataków z wysokim stopniem dokladno?ci i wykorzystuje zbiór danych KDD99CUP jako dane wej?ciowe. Zasadniczo wykrywa czy ataki s? obecne czy nie, jak IPSWEEP, NEPTUNE, SMURF.