Objectifs du projet: Utiliser l’apprentissage automatique pour découvrir des corrélations entre les données du réseau (le jeu de données choisi est Network Intrusion Detection), classification du trafic réseau, découvrir les attaquants à l’intérieur du réseau.
Travail effectué
- Exploration des données
- Prétraitement des données (One-hot encoding, Label Encoding, suppression des colonnes inutiles, etc)
- Apprentissage supervisé : Naive bayes, Les K plus proches voisins, Arbres de décision, Forêts aléatoires, Support vector machine, Régression logistique
Ressources supplémentaires
Sur le dépôt GitHub, vous pouvez également trouver les slides de la soutenance du projet.