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基于机器学习的入侵检测的任务书
任务概述：
在计算机网络中，入侵检测系统是一个非常重要的安全保障机制。本次任务中，我们将使用机器学习算法来建立一个入侵检测系统，以监控计算机网络中的异常行为，从而及时发现入侵并进行响应。本任务需要收集网络通信数据，并建立模型进行训练和测试，以达到提高计算机网络安全防护能力的目的。
任务步骤：
1.收集网络数据：从已有的网络数据录制工具中收集来自目标网络的通信数据。
2.数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等操作，以将原始数据转换为可以应用于机器学习算法的格式。
3.建立入侵检测模型：使用机器学习算法建立模型，并包括训练、验证和调优等环节，以获得良好的检测效果。
4.模型评估：对建立的入侵检测模型进行评估，包括评估模型的准确率、召回率、F1-score等指标，并对模型的泛化能力进行验证。
5.系统实现：将建立的入侵检测模型集成到实际系统中，以便进行实时的入侵检测和响应。
6.测试和优化：对集成的入侵检测系统进行测试和优化，以优化系统的性能和检测效果。
任务要求：
1.熟悉机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机等，并能够熟练运用相关工具包（如Scikit-learn）进行建模和训练。
2.熟悉常见的网络安全攻击手段和入侵检测技术，并了解网络攻击的特征和特点。
3.具备基本的数据预处理和数据可视化技能，并能够使用Python等编程语言进行数据处理和分析。
4.熟练掌握Linux操作系统和相关网络工具，如Wireshark、tcpdump等。
5.熟悉基本的软件开发流程和工具，如Git等。
6.具备良好的团队合作和沟通能力，能够与团队成员密切合作，并能够完成任务分配。