文件名称:
Anomaly-Detection-KDD99-CNNLSTM:使用机器学习和深度学习的入侵检测系统-源码
开发工具:
文件大小: 44kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明：异常检测-KDD99-CNNLSTM
这是一个使用三个模型开发的项目，用于对KDD99数据集上的倾斜数据包进行分类。 使用了三层：KNN，CNN + LSTM和随机森林分类器。 该项目是一个基于研究的项目，与单独使用任何给定模型相比，该模型在性能上均略有提高。
KDD'99数据集按原样使用，并且已作为项目源的一部分进行了预处理。
最终精度为0.97833。 单个模型的个体精度为：
KNN：0.976835
CNN + LSTM：0.9667878
随机森林：0.96381378
主要思想是在相同的数据上训练3个不同的分类器模型。 然后，我们将所有这些模型用作单个整体学习模型（或中间的某个位置的投票分类器）。 系统中有2个主要层：
第一层具有KNN和CNN + LSTM。 他们一起工作，并提供2种不同的输出。
第二层具有随机森林分类器，以对来自上一层的所有冲突实例进行分类。
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