Ik ontwikkel een AI-gebaseerd inbraakdetectiesysteem NIDS

Ik ontwikkel een hoogwaardig AI-gebaseerd inbraakdetectiesysteem (IDS/NIDS) met behulp van Machine Learning en Parallel Computing technieken.

Dit systeem is ontworpen om kwaadaardige netwerkactiviteiten zoals DDoS, Port Scanning en Brute Force aanvallen te detecteren met een hybride aanpak van regelgebaseerde detectie en machine learning modellen.

Belangrijkste kenmerken van het systeem:

AI-gebaseerde netwerk inbraakdetectie (NIDS)

Hybride regelgebaseerde + machine learning aanpak

Beslissingsboom-gebaseerde aanvalclassificatie

Realtime netwerkverkeersanalyse (dataset simulatie)

OpenMP-gebaseerde parallel processing voor hoge prestaties

Multi-threaded CPU-optimalisatie (geen GPU nodig)

CICIDS2017 dataset-gebaseerde evaluatie

Snel packetverwerking en anomaliedetectie

Prestatievergelijking: sequentiële vs parallelle uitvoering

Gebruikte technologieën:

Python, C++, OpenMP, Scikit-learn, Machine Learning, Data Processing

Systeemhoogtepunten:

Detecteert aanvallen zoals DDoS, Port Scan en Brute Force

Lichtgewicht en schaalbare CPU-gebaseerde architectuur

Geoptimaliseerd voor grootschalige netwerkverkeersverwerking

Research-waardige implementatie geschikt voor academisch en industrieel gebruik

Ik kan het ook aanpassen volgens jouw wensen.