Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
44 lines (34 loc) · 2.76 KB

README.md

File metadata and controls

44 lines (34 loc) · 2.76 KB

IDS-Module

IDS-Module used RandomForestClassifier

Модуль системы обнаружения вторжений (IDS Module)

Клиент-серверное приложение, разработанное для магистерской диссертации, которое использует машинное обучение для анализа и обнаружения сетевых вторжений.
В качестве модели машинного обучения используется: Random Forest Classifier.
В качестве набора данных используется: CICIDS2017

📌 О проекте

Этот проект представляет собой модуль системы обнаружения вторжений (IDS), состоящий из:

  • Клиентской части - для взаимодействия с пользователем
  • Серверной части - обрабатывает запросы клиента, передает данные на анализ модели машинного Random Forest обучения и возвращает результат

🛠 Технологии

  • Язык программирования: Python
  • Модель машинного обучения: Random Forest Classifier
  • Библиотеки ML: scikit-learn, Pandas, NumPy и т.д.
  • Сетевые технологии: Fast-api, uvicorn, Pedantic
  • Другие ключевые технологии: все основные зависимости доступны в файле requirements.txt

Server:

  • Язык программирования: Python
  • Сетевые технологии и библиотеки: Fast-api, uvicorn, Pedantic, Pandas, NumPy
  • Другие ключевые технологии: все основные зависимости доступны в файле Server/requirements.txt

Client:

  • Язык программирования: Python
  • Основные библиотеки и фреймворки: Pandas, NumPy, PyQt6
  • Другие ключевые технологии: все основные зависимости доступны в файле Client/requirements.txt

Building_model:

  • Язык программирования: Python
  • Основные библиотеки и фреймворки: scikit-learn, Pandas, NumPy и т.д.

⚙️ Установка и запуск

  1. клонируйте репозиторий
  2. Создайте переменную вреду
  3. Загрузите все зависимости из файла requirements.txt

📜 Лицензия

Этот проект распространяется под лицензией Apache 2.0.
Copyright © [2025] [IAMN1]