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文件名称:UNSW_NB15_RNN

  • 所属分类:
  • 标签属性:
  • 上传时间:
    2020-11-25
  • 文件大小:
    27.02mb
  • 已下载:
    7次
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  • 下载说明:
    别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

介绍说明--下载内容来自于网络,使用问题请自行百度

用UNSW数据集进行入侵检测,运用各种组合模型,精确度能达到90%以上,运用比较流行的神经网络模型分别进行了测试(Intrusion detection using UNSW dataset)
相关搜索: 基于SGM-CNN入侵检测

(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表

文件名大小更新时间
UNSW_NB15_RNN\build_model.py 3977 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\classifier.py 4486 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\data\encoded_test.npy 10538624 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN\data\encoded_train.npy 22443776 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN\data\readme.md 180 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\data\test_label.npy 658784 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN\data\train_label.npy 1402856 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN\data\UNSW_NB15_testing-set.csv 15298467 2018-04-29
UNSW_NB15_RNN\data\UNSW_NB15_testing-set.rar 3503081 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\data\UNSW_NB15_training-set.csv 32117676 2018-04-29
UNSW_NB15_RNN\data\UNSW_NB15_training-set.rar 6926992 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\data_generator.py 5836 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\data_processing.py 1169 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\figure\framework.png 6162 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\figure\GRU.png 36441 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\figure\LSTM.png 42000 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\figure\readme.md 77 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\figure\Sparse AE.png 33601 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\figure\wave_1.png 778023 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\logs\events.out.tfevents.1592802476.MM-202005312146 3104792 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN\models\readme.md 54 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\plot_wave_testing.py 2369 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\README.md 2695 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\saved_ae_1\best_ae_1.hdf5 637216 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN\saved_ae_1\readme.md 45 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\saved_ae_2\best_ae_2.hdf5 128272 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN\saved_ae_2\readme.md 45 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\saved_ae_3\best_ae_3.hdf5 53520 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN\saved_ae_3\readme.md 45 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\saved_models_temp\best_model.hdf5 490520 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN\saved_models_temp\readme.md 40 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\__pycache__\build_model.cpython-35.pyc 3347 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN\__pycache__\data_processing.cpython-35.pyc 1152 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN\data 0 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN\figure 0 2020-03-26
UNSW_NB15_RNN\logs 0 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN\models 0 2020-03-26
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UNSW_NB15_RNN\saved_ae_2 0 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN\saved_ae_3 0 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN\saved_models_temp 0 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN\__pycache__ 0 2020-06-22
UNSW_NB15_RNN 0 2020-06-22

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