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]