Разместите свой проект бесплатно и начните получать предложения от фрилансеров-исполнителей уже спустя минуты после публикации!

Метод поиска сетевых аномалий на основе алгоритмов машинного обучения

истекло время актуальности


1. Есть файл с трафиком, полученным с помощью netflow (1)

Есть файл в котором есть промежутки времени, в которые проходила аномальная активность , т.е. абузы (2)

Надо промаркировать данные из файла (1), т.е. сделать дополнительный столбец в файле (1), у которого будут значения Y или N.

Y – если время и ip в файле (2) совпадает со временем в файле (1). Т.е. надо будет выделить промежуток времени в файле (1), который берется из файла (2), где будут одинаковые ip

N- если нет


2. Надо будет прокластеризовать полученные данные, поскольку по-любому в них окажется нормальный трафик. Пометить его.


3. Используя 3 метода МО (например, SVM, деревья решений, метод ближайшего соседа, наивный байессовский), обнаружить сетевые атаки на трафике.  Оценить качество каждого используемого метода с помощью accuracy, precision, recall, f-меры



  1. 10 дней500 ₴
    Николай Мрака
     156   3  0

    Здравствуйте, Михаил

    Заинтересовался вашим проектом, но сначала хочу посмотреть на пример данных из файла 1 и 2. Какое количество данных имеется в наличии? Цена пока что условная.

    Украина Киев | 20 апреля в 10:35 |
  2. 7 дней2000 ₽
    Роман Матвеев
     123 

    Добрый день. Заинтересовал ваш проект, готов выполнить.
    Сразу есть несколько уточняющих вопросов:
    1) формат входных файлов
    2) принципиально ли требование к использованию только указанных вами методов МО

    Россия Ростов-на-Дону | 21 апреля в 08:29 |