Программа для тестирования методов машинного обучения в задачах обнаружения сетевых аномалий

Программа предназначена для тестирования методов машинного обучения, используемых в системах обнаружения вторжений. Область применения - системы обнаружения вторжений в компьютерных сетях, для тестирования методов машинного обучения. Функциональные возможности - программа представляет собой набор функций, позволяющих протестировать методы машинного обучения на различных наборах данных сетевого трафика, а также применить выбранный метод машинного обучения для определения сетевых атак в реальном времени. В программе реализованы следующие алгоритмы машинного обучения: k-ближайших соседей, случайный лес, многослойный персептрон, XGBoost. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows 10, Linux (Debian).