Mình vừa mới làm xong khóa luận tốt nghiệp với đề tài như sau :
Nghiên cứu và triển khai thuật toán máy học ứng dụng dò tìm lưu lượng mạng bất thường
-Tìm hiểu deep learning
-Tìm hiểu thuật toán CNN
-Tìm hiểu Pfsense
-Triển khai thực nghiệm
Trước tiên cần phải dựng ít nhất 4 máy ảo : Attacker(kali linux), Victim(ubuntu), PfSense(freebds) và ClientPfSense(window10).
Phân biệt được đâu là bình thường và đâu là bất thường.
Tìm hiểu về thuật toán CNN.
Code thuật toán CNN và đưa ra dự đoán.
XEM THÊM ==> Hướng dẫn cài đặt chi tiết
Nguồn: Sharecode.vn
Bước 1 : Đem file "log" lên gg drive và mở quyền truy cập toàn bộ người dùng. Sau đó sao chép liên kết.
Bước 2 : Mở file "CNN_PFSENSE.ipynb" , đem lên gg drive và mở bằng Google Colaboratory.
Bước 3 : Kéo xuống phần code thứ 2, tại dòng code có tên là "url", thay thế link bằng link vừa sao chép ở bước 1.
Bước 4 : Chọn kết nối bằng T4 (hoặc cái khác nếu nó giúp code chạy nhanh hơn) và nhấn Ctrl + F9 (chạy tất cả).
Bước 5 : Xem dự đoán đưa ra và đánh giá.
Nếu bạn thắc mắc vấn đề gì vui lòng liên hệ, mình sẽ hỗ trợ. Xin cám ơn.