[网络安全自学篇] 二十四.基于机器学习的入侵检测和攻击识别——以KDD CUP99数据集为例
这是作者的系列网络安全自学教程，主要是关于网安工具和实践操作的在线笔记，特分享出来与博友共勉，希望您们喜欢，一起进步。前文分享了Web渗透的第一步工作，涉及网站信息、域名信息、端口信息、敏感信息及指纹信息收集。这篇文章换个口味，将分享机器学习在安全领域的应用，并复现一个基于机器学习的入侵检测和攻击识别。严格意义上来说，这篇文章是数据分析，它有几个亮点：
(1) 详细介绍了数据分析预处理中字符特征转换为数值特征、数据标准化、数据归一化，这都是非常基础的工作。
(2) 结合入侵检测应用KNN实现分类。
(3) 绘制散点图采用序号、最小欧式距离、类标，ROC曲线绘制都是之前没分享的。
文章中也有很多不足之处，恶意代码或入侵检测作者还会继续深入，包括源代码、二进制分析。作者作为网络安全的小白，分享一些自学基础教程给大家，希望你们喜欢。同时，更希望你能与我一起操作进步，作者的目标是分享网络安全自学系列100篇，争取能入门，后续也将深入学习网络安全和系统安全知识并分享相关实验。总之，希望该系列文章对博友有所帮助，写文不容易，大神请飘过，不喜勿喷，谢谢！
安全资源下载地址：https://github.com/eastmountyxz/NetworkSecuritySelf-study
恶意代码下载地址：https://github.com/eastmountyxz/AI-for-Malware-Analysis-
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