DNN-Ensemble IDS是一种基于机器学习的分类模型，其功能是利用一组分类器来进行入侵检测

dnn_ensemble_ids DNN-Ensemble IDS是基于机器学习的分类模型，用于利用分类器的集合进行入侵检测。 针对在不同时间窗口（可能会发生不同类型的攻击）中收集的数据训练多个基础模型（数据块）。 这些基本分类器采用深度神经网络（DNN）的形式，共享所有相同的体系结构，但针对给定训练数据的不同样本进行了训练。 最后，采用增量学习方案来应对各种问题，例如大型高速数据流和罕见攻击。 s 该代码由Massimo Guarascio和Gianluigi Folino开发和维护（ ， ） 用法 首先，下载此仓库： 您需要安装“ python3”。 您还需要安装'numpy'，'pandas == 1.0.3'和'sklearn <= 0.21'，'imbalanced-learn == 0.5.0'，'Keras == 2.2.4'和'tensorflow == 1.1