一个名为ML-IDS的新型开源网络入侵检测系统已被开发出来，它利用CatBoost算法对网络流量进行分类。与通常会过度拟合IP地址和端口等瞬态特征的传统方法不同，ML-IDS侧重于来自第三层和第四层流量的行为启发式方法，例如数据包大小、TTL、协议和TCP标志。这种方法旨在解决训练环境中常见的验证准确率高但无法检测现实世界攻击的问题。 AI
影响 通过侧重于行为启发式方法而非易变特征，为检测网络攻击提供了一种更强大的方法。
排序理由 该条目描述了一个用于网络入侵检测的开源工具的发布。
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<h4><em>Why 99.9% validation accuracy on network traffic usually means your model is lying to you — and how to build one that actually detects attacks.</em></h4><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/691/1*zY2nB31zXQwjHp8NFe-ORQ.jpeg" /><figcaption>“AI in In…