基于机器学习的端口扫描入侵检测

在入侵检测系统发展的30年间,不断有新的检测方法被提出。在如今的第四次工业革命——人工智能的潮流中,机器学习算法为各种系统的方法解决提供了新的思路。基于2018年Daniel Fraunholz等人提出了的入侵检测模型,提出了一种基于机器学习的端口扫描检测系统,其中系统的特征提取参考了KDD Cup 99数据集中数据的特征提取,而其中的模型训练集是基于CICIDS2017数据集的。最后,模型测试结果优良。