تحلیل و انتخاب ویژگی در تشخیص نفوذ با استفاده از دادههای KDD Cup 1999 در پایتونسه‌شنبه 19, آگوست 2025
تحلیل و انتخاب ویژگی در تشخیص نفوذ با استفاده از دادههای KDD Cup 1999 در پایتون
سایت همیارپروژه یک پروژه بسیار کاربردی را حوضه تحلیل و انتخاب ویژگی در تشخیص نفوذ با استفاده از دادههای KDD Cup 1999 در پایتون انجام داده و آن را جهت دانلود شما عزیزان در سایت قرار داده است.این پروژه برای دانشجویان رشته مهندسی کامپیوتر برای انجام پروژه هوش مصنوعی بسیار مفید است.جهت خرید و دانلود پروژه توضیحات زیر را مطالعه نمایید.
زبان برنامه نویسی پایتون :
پایتون یک زبان برنامه نویسی متن باز (open source) است که با داشتن هزاران کتابخانه در حوزه های مختلف قدرت بسیار زیادی را کسب نموده است.پایتون جزو محبوب ترین و سریعترین زبان های سطح بالاست.از جمله پروژه های قابل انجام با پایتون میتوان به انجام پروژه های مهندسی نرم افزار ،انجام پروژه مهندسی برق ، انجام پروژه مهندسی مکانیک ،انجام پروژه مهندسی پزشکی ، انجام پروژه امنیت شبکه ، انجام پروژه طراحی سایت ،انجام پروژه داده کاوی ، انجام پروژه شناسایی الگو ، انجام پروژه پایتورچ و … اشاره نمود.
پایتون اغلب در نرم افزار های مختلفی اجرا می شود که برخی از آنها عبارتند از : انجام پروژه در ژوپیتر ، انجام پروژه در نت بینز ، انجام پروژه در پایچارم و …
توضیحات پروژه :
عنوان : تحلیل و انتخاب ویژگی در تشخیص نفوذ با استفاده از دادههای KDD Cup 1999 در پایتون
کد پروژه : ۵۳۹۲۰
توضیحات: دارد
موضوع پروژه، تحلیل و انتخاب ویژگی در تشخیص نفوذ با استفاده از دادههای KDD Cup 1999 در پایتون می باشد.
صورت مسئله (Project Problem Statement):
در این پروژه با استفاده از مجموعه دادههای KDD Cup 1999 که شامل رکوردهای ترافیک شبکه و حملات سایبری مختلف می‌باشد، هدف انجام تحلیل‌های آماری اولیه، شناسایی ویژگی‌های کلیدی و بهینه‌سازی داده‌ها برای کاربردهای تشخیص نفوذ (IDS) است.
فرآیندهای انجام شده شامل:
محاسبه آماره‌های توصیفی (کمینه، بیشینه، میانگین، میانه، مد، چارک‌ها) برای ویژگی‌های عددی.
تحلیل همبستگی بین ویژگی‌ها برای شناسایی وابستگی‌های خطی.
انتخاب ویژگی به روش‌های مختلف شامل:
انتخاب ویژگی بر اساس واریانس.
استفاده از SelectKBest با معیار F-Score.
به‌کارگیری الگوریتم PCA برای کاهش ابعاد.
گسسته‌سازی ویژگی‌های عددی با استفاده از روش q-cut.
نرمال‌سازی ویژگی‌های عددی با استفاده از روش‌های Min-Max و Standard Scaler.
مصورسازی داده‌ها با کمک نمودارهای پراکندگی و کاهش ابعاد (PCA).
هدف نهایی این پروژه آماده‌سازی مجموعه داده جهت استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین برای تشخیص دقیق حملات سایبری در محیط شبکه می‌باشد.
بعداز مشاهده فاکتور و پرداخت هزینه از طریق درگاه سایت لینک دانلود فایلهای پروژه“تحلیل و انتخاب ویژگی در تشخیص نفوذ با استفاده از دادههای KDD Cup 1999 در پایتون“برای شما نمایش داده می شود.
فایلهای پروژه به صورت ۱۰۰% تست شده و تمامی فایل ها سالم می باشد.
سفارش پروژه مشابه :
درصورتی که پروژه ای مشابه دارید که میخواهید بصورت سفارشی برایتان انجام شود میتوانید در تلگرام یا واتساپ یا ایتای شماره ۰۹۱۱۷۹۸۳۷۰۹ پیام دهید و یا به صفحه سفارش پروژه پایتون مراجعه کرده و پروژه خود را سفارش دهید.
خرید پروژه های مشابه :
سایت همیارپروژه صدها پروژه آماده پایتون را انجام داده و برای خرید با قیمت بسیار مناسب در سایت بارگذاری نموده است.برای مشاهده این پروژه ها میتوانید به صفحه پروژه های آماده پایتون مراجعه نمایید.
دیدگاهتان را بنویسید