تطوير نظام متكامل لاكتشاف الهجمات الشبكية باستخدام Machine Learning بالاعتماد على بيانات حقيقية من CIC-IDS-2017.
يشمل العمل:
معالجة وتنظيف أكثر من 2.8M Network Records
Feature Engineering وتصنيف أنواع الهجمات
التعامل مع Class Imbalance
تدريب ومقارنة عدة نماذج:
Naive Bayes، Logistic Regression، KNN، SVM، Random Forest، Neural Networks
تقييم شامل باستخدام Accuracy، Precision، Recall، F1-score
الأدوات: Python – ML – Data Analysis