Prädiktive Analytik: Identifizierung von Netzwerkangriffen

Machine Learning    |    Fortgeschritten
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Beim Thema Cybersicherheit ist es wichtig, zu bestimmen, ob eine Benutzerinteraktion oder -aktion einen Angriff darstellt, und anschließend den spezifischen Angriffstyp und die Signatur zu erkennen. Modelle des maschinellen Lernens (ML) und verwaltete ML-Lösungen wie Microsoft Azure Machine Learning können dabei helfen. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich erstellen, Daten einlesen und die verschiedenen Arten von Angriffen kategorisieren. Als Nächstes erfahren Sie, wie Sie ein Random Forest-Klassifizierungsmodell mit der scikit-learn-Bibliothek trainieren und anhand der Validierungsdaten in der Stichprobe testen können. Zum Schluss üben Sie die Klassifizierung in mehrere Klassen, um die spezifische Art des Angriffs zu identifizieren. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, Eindringlinge mithilfe von Daten zu erkennen, Klassifizierungsmodelle zu trainieren und zu bewerten und eine Multiklassen-Klassifizierung durchzuführen.

LERNINHALTE

  • Die wichtigsten in diesem kurs behandelten konzepte entdecken
    Erstellen sie einen azure machine learning-arbeitsbereich
    Einen datensatz zur erkennung von netzwerkangriffen in pandas einlesen
    Eine spalte für den typ des cyberangriffs erstellen
    Sehen sie sich die trainings- und testdatensätze zur identifizierung von cyberangriffen an
    Netzwerk-cyberangriffsdaten visualisieren und die eindeutigen werte anzeigen
    Cyberangriffe mithilfe von heatmaps und tortendiagrammen vorhersagen
    Cyberangriffsdaten für maschinelles lernen (ml) einrichten
    One-hot-kodierung bei cyberangriffsdaten durchführen und die ergebnisse anzeigen
  • Die leistung eines überangepassten modells zur vorhersage von cyberangriffen ansehen
    Vorhersage von cyberangriffen durch die merkmalsauswahl für ein modell
    Einen chi-quadrat-test für die merkmalsauswahl verwenden
    Daten für die klassifizierung von cyberangriffstypen einrichten
    Trainieren des modells zur klassifizierung des angriffstyps und anzeigen der ergebnisse anhand der validierungsdaten in der stichprobe
    Die leistung eines überangepassten modells zur klassifizierung von angriffen testen und einige merkmale aus den daten auswählen
    Die auswahl von merkmalen für das klassifizierungsmodell für cyberangriffe durchführen
    Merkmale für das modell mithilfe des chi-quadrat-tests auswählen
    Zusammenfassen der wichtigsten, in diesem kurs behandelten konzepte

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