Лабораторная работа №2 по дисциплине: Интеллектуальные технологии информационной безопасности. “Решающие деревья”. Вариант для всех

Лабораторная работа No2

“Решающие деревья”

К заданию прилагается файл с данными, содержащим результаты исследований методов обнаружения вторжений. Файл содержит в себе несколько колонок, все они перечислены:

columns = ['duration', 'protocol_type', 'service', 'flag', 'src
_bytes', 'dst_bytes', 'land', 'wrong_fragment','urgent', 'hot',
'num_failed_logins', 'logged_in', 'num_compromised', 'root_she ll', 'su_attempted',
'num_root', 'num_file_creations', 'num_shells', 'num
_access_files', 'num_outbound_cmds',
'is_host_login', 'is_guest_login', 'count', 'srv_cou
nt', 'serror_rate', 'srv_serror_rate',
'rerror_rate', 'srv_rerror_rate', 'same_srv_rate', '
diff_srv_rate', 'srv_diff_host_rate',
'dst_host_count', 'dst_host_srv_count', 'dst_host_sa
me_srv_rate', 'dst_host_diff_srv_rate',
'dst_host_same_src_port_rate', 'dst_host_srv_diff_ho
st_rate', 'dst_host_serror_rate',
'dst_host_srv_serror_rate', 'dst_host_rerror_rate',
'dst_host_srv_rerror_rate', 'attack', 'level']

Задание:
Классифицировать атаки по типу атак, проверить правильность
классификации.
Считать файл можно следующим образом:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('KDDTrain+.txt')
test_df = pd.read_csv('KDDTest+.txt')
columns = (['duration'
,'protocol_type'
,'service'
,'flag'
,'src_bytes'
,'dst_bytes'
,'land'
,'wrong_fragment'
,'urgent'
,'hot'
,'num_failed_logins'
,'logged_in'
,'num_compromised'
,'root_shell'
,'su_attempted'
,'num_root'
,'num_file_creations'
,'num_shells'
,'num_access_files'
,'num_outbound_cmds'
,'is_host_login'
,'is_guest_login'
,'count'
,'srv_count'
,'serror_rate'
,'srv_serror_rate'
,'rerror_rate'
,'srv_rerror_rate'
,'same_srv_rate'
,'diff_srv_rate'
,'srv_diff_host_rate'
,'dst_host_count'
,'dst_host_srv_count'
,'dst_host_same_srv_rate'
,'dst_host_diff_srv_rate'
,'dst_host_same_src_port_rate'
,'dst_host_srv_diff_host_rate'
,'dst_host_serror_rate'
,'dst_host_srv_serror_rate'
,'dst_host_rerror_rate'
,'dst_host_srv_rerror_rate'
,'attack'
,'level'])
df.columns = columns
test_df.columns = columns
В файле информация о типах атак находится в столбце «attack», всего их 5
видов:
attack_labels = ['Normal','DoS','Probe','U2R','R2L']
Требуется имеющиеся данные разбить на обучающую и тестовую выборки в
процентном соотношении 70 к 30.
После чего по обучающей выборке необходимо построить решающее дерево,
а также случайный лес.
Разрешается использовать уже реализованные решающие деревья из
известных библиотек (например, scikit-learn для Python).
В качестве отчёта требуется представить:
Работающая программа, определяющая с помощью изучаемых методов
типы атак и процент правильности их определения;
2 таблицы, указанные в приложении, показывающие % точности
предсказания типа атак в зависимости от изменения параметров дерева
решений и леса;
Параметры дерева, на которых достигается наилучшая точность
предсказания;
Параметры леса, на которых достигается наилучшая точность предсказания;

Уважаемый студент дистанционного обучения,
Оценена Ваша работа по предмету: Интеллектуальные технологии информационной безопасности
Вид работы: Лабораторная работа 2
Оценка: Зачет
Дата оценки: 27.06.2024
Рецензия: Уважаемый ...............................................,

Ракитский Антон Андреевич