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新的机器学习工具OsirisML提高了操作系统指纹识别的准确性

研究人员开发了一种新的机器学习方法，使用CIC-IDS2017数据集进行操作系统指纹识别。提出的工具OsirisML使用nPrint预处理网络流量数据，然后应用XGBoost来训练和测试机器学习模型。该方法在随机划分训练和测试数据的周五捕获数据子集上达到了97.66%的高准确率，在完整的周五捕获数据上达到了84.69%的准确率。对于周一捕获数据，OsirisML达到了73.83%的准确率和79.38%的F-1分数。