Проект: «Анализ трафика устройств интернета вещей с помощью алгоритмов машинного обучения»

Источник данных : KARLOVO NÁMĚSTÍ, PRAHA, CZECH REPUBLIC

Рассматривается классификация атак на устройства интернет вещей (IoT) с помощью классических алгоритмов машинного обучения. Исследование проводилось на языке программирования Python c использованием библиотеки scikit-learn.

В исследуемом наборе атаки делятся на девять основные категории:

• Attack
• C&C
• DDoS
• FileDownload
• HeartBeat
• Mirai
• Okiru
• PartOfAHorizontalPortScan
• Torii

Сводка по файлам:

• project_n.ipynb - общие наброски после начала работы
• Itog_n.ipynb - первые выводы после начала работы
• Test.....ipynb - разнообразные эксперименты с данными и моделями
• файлы KNN, Bayes и др - отдельные наброски работы с данными моделями
• файлы .pkl - обученные модели

Ссылка на сайт

Задачи по проекту:

• Иучение предметной области;
• Подбор необходимых материалов и выбор данных;
• Изучение математического аппарата;
• Выбор методов решения;
• Проведение испытаний на основе выбранных методов;
• Обсуждение и обобщение результатов.
• Оформление полученных результатов в научно-техническом стиле.

Участники проекта

Учебная группа	Имя пользователя	ФИО
171-341	@SiGidas	Сигида М.П.
171-341	@Energon-SER	Маковей С.О.

Личный вклад участников

Маковей С.О.

1. Изучил предметную область в объёме 5-часов.
2. Разработал требования к данным в объёме 2-часа.
3. Провел поиск источников данных в объёме 4-часов.
4. Проанализировал источники данных объёме 5-часов.
5. Выбрал оптимальный набор данных в объёме 1-часа.
6. Проанализировал классы в выбранном наборе данных в объёме 5-часов.
7. Изучил математический аппарат в объёме 5-часов.
8. Оформил введение в научно-техническом стиле в объёме 2-часов.
9. Разработал отчет по проделанной работе в объёме 3-часов.
10. Разработал вторую и третью главу в объёме 6-часов.
11. Создал и оформил сайт проекта в объёме 6-часов.
12. Доработал работоспособность и дизайн сайта в объёме 5-часов.
13. Оформил вторую главу в научно-техническом стиле в объёме 3-часов.
14. Оформил третью главу в научно-техническом стиле в объёме 3-часов.
15. Исправил структуру работы в объёме 1-часа.
16. Провел сравнительный анализ в объёме 5-часов.
17. Провел поиск других исследований по данной теме в объёме 4-часов.
18. Оформлил раздел “Заключение” в научно-техническом стиле в объёме 4-часов.
19. Общие исправления в работе в объёме 5-часов.

Сигида М.П.

1. Изучил предметную область в объёме 2-часов.
2. Проанализировал данные из разных источников в объёме 6-часов.
3. Выбрал оптимальный набор данных в объёме 1-часа.
4. Выбрал инструменты для работы с данными в объёме 3-часов.
5. Разработал удобный механизм для данных в объёме 5-часов.
6. Проанализировал распределения по захватам в объёме 3-часов.
7. Перепроверил классы в данных в объёме 2-часов.
8. Проанализировал классы в наборе данных в объёме 3-часов.
9. Проанализировал временные ряды в данных в объёме 3-часов.
10. Проанализировал признаки в наборе данных в объёме 5-часов.
11. Предобработал признаки в объёме 2-часов.
12. Преобразовал признаки в объёме 4-часов.
13. Разобрал полезность признаков в объёме 4-часов.
14. Провел работу над созданием обучающей выборки в объёме 6-часов.
15. Обучил модели классификаторов в объёме 3-часов.
16. Провел тестовое использование моделей в объёме 6-часов.
17. Разработал матрицу ошибок в объёме 4-часов.
18. Провел Сравнительный анализ полученных моделей в объёме 4-часов.
19. Подобрал гиперпараметры для улучшения моделей в объёме 4-часов.
20. Оформил 1 главу в научно-техническом стиле в объёме 3-часов.