نظام كشف التسلل إلى الشبكات
تفاصيل العمل
تطوير نظام متكامل لاكتشاف الهجمات الشبكية باستخدام Machine Learning بالاعتماد على بيانات حقيقية من CIC-IDS-2017. يشمل العمل: معالجة وتنظيف أكثر من 2.8M Network Records Feature Engineering وتصنيف أنواع الهجمات التعامل مع Class Imbalance تدريب ومقارنة عدة نماذج: Naive Bayes، Logistic Regression، KNN، SVM، Random Forest، Neural Networks تقييم شامل باستخدام Accuracy، Precision، Recall، F1-score الأدوات: Python – ML – Data Analysis-pandas-numpy
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
