【免费下载】 开源项目推荐：基于机器学习的入侵检测系统

1. 项目基础介绍与主要编程语言

本项目是由Western-OC2-Lab团队开发的入侵检测系统（IDS），利用机器学习算法进行网络攻击的检测。该系统是一套通用的模型，可应用于任何入侵检测和异常检测场景。项目的主要编程语言是Python，它使用了多种机器学习算法来实现入侵检测的功能。

2. 项目的核心功能

该项目的核心功能是通过实现多种机器学习算法来构建入侵检测系统，主要包括以下几种算法：

• 树状算法：决策树（Decision Tree）、随机森林（Random Forest）、额外树（Extra Trees）、XGBoost等。
• 无监督学习算法：K-means聚类。
• 集成学习算法：Stacking、LCCDE（一种提出的新型集成框架）。
• 超参数优化技术：贝叶斯优化。

项目通过这些算法的组合使用，旨在实现对网络攻击的高效检测，同时保持高检测率和低计算成本。

3. 项目最近更新的功能

项目的最近更新包含以下几个方面的功能：

• 增加了对LightGBM和CatBoost两种新型树状算法的支持，这两种算法在入侵检测中表现出色。
• 引入了LCCDE框架，这是一种基于决策的集成框架，通过为每种攻击类型选择表现最佳的机器学习模型，提高了系统的检测准确性。
• 通过实验和优化，提高了系统在标准数据集上的表现，增强了其在实际应用中的可用性。
• 项目的文档和示例代码得到了更新，使得新用户更容易理解和使用该系统进行二次开发。